KB-Plugin: A Plug-and-play Framework for Large Language Models to Induce Programs over Low-resourced Knowledge Bases

📄 arXiv: 2402.01619v1 📥 PDF

作者: Jiajie Zhang, Shulin Cao, Linmei Hu, Ling Feng, Lei Hou, Juanzi Li

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-02

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出KB-Plugin框架以解决低资源知识库的程序诱导问题

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

关键词: 程序诱导 知识库 自监督学习 大型语言模型 低资源环境 可插拔模块 知识图谱 智能问答

📋 核心要点

  1. 现有的程序诱导方法依赖大量并行的问答-程序对，导致在低资源知识库上应用时面临数据不足的挑战。
  2. KB-Plugin框架通过自监督学习和可插拔模块设计，解决了低资源知识库的程序诱导问题，提升了LLM的适应性。
  3. 实验结果显示，KB-Plugin在低资源KB上实现了与当前最先进方法相当的性能，且使用的基础LLM规模更小，效率更高。

📝 摘要（中文）

程序诱导（PI）已成为利用知识库（KB）帮助大型语言模型（LLM）回答复杂知识密集型问题的有前景的范式。然而，PI通常依赖大量并行的问答-程序对，使得LLM能够理解给定KB的模式，这对缺乏标注数据的低资源KB来说具有挑战性。为此，本文提出了KB-Plugin，一个即插即用的框架，使LLM能够在任何低资源KB上诱导程序。KB-Plugin首先采用自监督学习将给定KB的详细模式信息编码为可插拔模块，即模式插件；其次，利用丰富资源KB的标注数据训练另一个可插拔模块，即PI插件，帮助LLM从任何KB的模式插件中提取与问题相关的模式信息，并利用这些信息诱导程序。实验结果表明，KB-Plugin在五个异构KBQA数据集上表现优于或可与25倍小的基础LLM的SoTA PI方法相媲美，甚至接近监督方法的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决低资源知识库中程序诱导的困难，现有方法通常需要大量的标注数据来训练LLM，使其理解知识库的模式，这在低资源环境中难以实现。

核心思路：KB-Plugin框架的核心思路是通过自监督学习将知识库的模式信息编码为可插拔模块，从而使LLM能够在缺乏标注数据的情况下仍能有效诱导程序。

技术框架：KB-Plugin整体架构包括两个主要模块：模式插件和PI插件。模式插件负责编码知识库的模式信息，而PI插件则利用丰富资源KB的标注数据来训练，以提取与问题相关的模式信息。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了自监督学习和可插拔模块的设计，使得LLM能够在不同的低资源知识库上灵活应用，而不再依赖于大量的标注数据。

关键设计：在设计中，模式插件通过自监督学习进行训练，确保其能够准确反映知识库的结构；PI插件则通过丰富的标注数据进行训练，优化了信息提取的效率和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，KB-Plugin在五个异构KBQA数据集上表现优于或可与当前最先进的PI方法相媲美，且使用的基础LLM规模减少了25倍，显示出显著的效率提升，甚至接近监督学习方法的性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、知识图谱构建和信息检索等。通过提升低资源知识库的程序诱导能力，KB-Plugin能够帮助更多领域的应用实现知识的有效利用，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Program induction (PI) has become a promising paradigm for using knowledge bases (KBs) to help large language models (LLMs) answer complex knowledge-intensive questions. Nonetheless, PI typically relies on a large number of parallel question-program pairs to make the LLM aware of the schema of the given KB, and is thus challenging for many low-resourced KBs that lack annotated data. To this end, we propose KB-Plugin, a plug-and-play framework that enables LLMs to induce programs over any low-resourced KB. Firstly, KB-Plugin adopts self-supervised learning to encode the detailed schema information of a given KB into a pluggable module, namely schema plugin. Secondly, KB-Plugin utilizes abundant annotated data from a rich-resourced KB to train another pluggable module, namely PI plugin, which can help the LLM extract question-relevant schema information from the schema plugin of any KB and utilize this information to induce programs over this KB. Experiments on five heterogeneous KBQA datasets show that KB-Plugin achieves better or comparable performance with 25$\times$ smaller backbone LLM compared to SoTA PI methods for low-resourced KBs, and even approaches the performance of supervised methods. Our code and data are available at https://github.com/THU-KEG/KB-Plugin.