Research on Multi-hop Inference Optimization of LLM Based on MQUAKE Framework

📄 arXiv: 2509.04770v1 📥 PDF

作者: Zucheng Liang, Wenxin Wei, Kaijie Zhang, Hongyi Chen

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-05

💡 一句话要点

基于MQUAKE框架的多跳推理优化LLM方法，提升复杂问题解答能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多跳推理 知识图谱 问题分解 大型语言模型 LLAMA3 LoRA MQUAKE框架

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在复杂问题解答方面存在不足，难以有效利用知识图谱进行多步推理。
  2. 提出基于MQUAKE框架的多跳问题分解方法，将复杂问题分解为多个简单子问题，逐个解答。
  3. 实验表明，无论是否经过微调，多跳分解方法均优于直接解答方法，提升了LLM的推理准确性。

📝 摘要（中文）

本文针对大型语言模型（LLM）在准确回答复杂问题方面面临的挑战，提出了一种基于MQUAKE框架的多跳问题分解方法。利用LLAMA3模型，系统地研究了知识图谱中的多跳问题分解对模型理解和推理准确性的影响，包括模型训练前后。实验中，将MQUAKE-T数据集划分为单跳数据集（直接回答复杂问题）和多跳数据集（使用多跳问题分解方法构建）。然后，使用这些数据集对LLAMA3模型进行微调，并进行推理测试。结果表明，在不微调LLM的情况下，基于多跳问题分解方法的预测性能明显优于直接回答复杂问题的方法。使用LoRA（Low-Rank Adaptation）方法进行微调后，两种方法的性能均优于未训练的基线。重要的是，多跳分解方法始终保持其优越性。这些发现验证了多跳分解方法在训练前后的有效性，证明了其能够有效提高LLM回答复杂问题的能力。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在处理需要多步推理的复杂问题时，往往难以准确获取和整合知识图谱中的相关信息。现有的直接回答方法无法有效利用知识图谱的结构化信息，导致推理性能受限。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的推理问题分解为多个单跳的子问题，每个子问题对应知识图谱中的一个关系跳跃。通过逐步解答这些子问题，最终得到复杂问题的答案。这种分解方式能够降低每个子问题的难度，并更好地利用知识图谱的局部信息。

技术框架：整体框架包括问题分解模块、子问题解答模块和答案整合模块。问题分解模块负责将复杂问题分解为多个单跳子问题。子问题解答模块利用LLAMA3模型，基于知识图谱对每个子问题进行解答。答案整合模块将各个子问题的答案进行整合，得到最终的答案。

关键创新：最重要的创新点在于将多跳推理问题分解为多个单跳问题，并利用LLAMA3模型进行逐步推理。这种分解方法能够有效降低问题的难度，并更好地利用知识图谱的结构化信息。与直接回答方法相比，该方法能够更准确地获取和整合知识图谱中的相关信息。

关键设计：论文使用MQUAKE-T数据集进行实验，并将其划分为单跳数据集和多跳数据集。使用LoRA（Low-Rank Adaptation）方法对LLAMA3模型进行微调，以提高其在单跳问题上的解答能力。实验中，对比了未微调、单跳微调和多跳微调三种情况下的模型性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，在未进行微调的情况下，基于多跳问题分解的方法显著优于直接回答复杂问题的方法。使用LoRA进行微调后，两种方法的性能均得到提升，但多跳分解方法始终保持其优越性。这验证了多跳分解方法在提高LLM复杂问题解答能力方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、知识图谱推理、医疗诊断、金融风控等领域。通过将复杂问题分解为多个简单子问题，可以提高LLM在这些领域的应用效果，为用户提供更准确、更可靠的答案和建议。未来，该方法有望进一步扩展到其他类型的知识图谱和推理任务中。

📄 摘要（原文）

Accurately answering complex questions has consistently been a significant challenge for Large Language Models (LLMs). To address this, this paper proposes a multi-hop question decomposition method for complex questions, building upon research within the MQUAKE framework. Utilizing the LLAMA3 model, we systematically investigate the impact of multi-hop question decomposition within knowledge graphs on model comprehension and reasoning accuracy, both before and after model training. In our experiments, we systematically partitioned and converted the MQUAKE-T dataset into two distinct formats: a single-hop dataset designed for directly answering complex questions, and a multi-hop dataset constructed using the multi-hop question decomposition method. We then fine-tuned the LLAMA3 model on these datasets and conducted inference tests. Our results demonstrate that, without fine-tuning the LLM, the prediction performance based on the multi-hop question decomposition method significantly outperforms the method of directly answering complex questions. After fine-tuning using the LoRA (Low-Rank Adaptation) method, the performance of both approaches improved compared to the untrained baseline. Crucially, the method utilizing multi-hop decomposition consistently maintained its superiority. These findings validate the effectiveness of the multi-hop decomposition method both before and after training, demonstrating its capability to effectively enhance the LLM's ability to answer complex questions.