KnowTuning: Knowledge-aware Fine-tuning for Large Language Models

📄 arXiv: 2402.11176v3 📥 PDF

作者: Yougang Lyu, Lingyong Yan, Shuaiqiang Wang, Haibo Shi, Dawei Yin, Pengjie Ren, Zhumin Chen, Maarten de Rijke, Zhaochun Ren

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-17 (更新: 2024-10-02)

备注: EMNLP 2024 main paper

💡 一句话要点

提出KnowTuning以解决大语言模型知识利用不足问题

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

关键词: 知识感知微调 大语言模型 自然语言处理 知识增强 问答系统

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在知识密集型任务中表现不足，生成的答案常常缺乏完整性和逻辑性。
  2. 本文提出的KnowTuning方法通过细粒度知识增强和粗粒度知识比较，提升模型的知识意识。
  3. 实验结果显示，KnowTuning在多个数据集上显著提高了模型的事实生成能力，减少了错误率。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型在许多自然语言处理任务中取得了成功，但在知识密集型任务中仍然面临挑战，表现为生成不完整、非事实或不合逻辑的答案。这些问题源于在传统微调过程中对知识的意识不足。为了解决这些问题，本文提出了一种知识感知微调方法KnowTuning，旨在提高大语言模型的细粒度和粗粒度知识意识。通过在微调阶段引入细粒度知识增强和粗粒度知识比较，KnowTuning能够有效区分可靠与不可靠的知识。大量实验表明，该方法在多个数据集上均表现出色，生成的事实更准确且错误率更低。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在知识密集型任务中对知识的利用不足，导致生成答案的完整性和逻辑性缺失。现有方法在微调过程中未能有效增强模型的知识意识，造成了生成结果的低质量。

核心思路：KnowTuning通过引入知识感知的微调机制，分为细粒度知识增强和粗粒度知识比较两个阶段，旨在提升模型对知识的理解和应用能力。细粒度阶段帮助模型识别复杂知识，而粗粒度阶段则训练模型区分可靠与不可靠的知识。

技术框架：KnowTuning的整体架构包括两个主要模块：细粒度知识增强模块和粗粒度知识比较模块。细粒度模块专注于训练模型识别难以获取的知识，而粗粒度模块则通过对比分析帮助模型理解知识的可靠性。

关键创新：该方法的创新在于结合了细粒度和粗粒度的知识处理机制，显著提升了模型在知识密集型任务中的表现。这一设计与传统的微调方法有本质区别，后者往往忽视了知识的多维度特性。

关键设计：在细粒度知识增强阶段，采用特定的损失函数来优化模型对复杂知识的识别能力；在粗粒度知识比较阶段，设计了多层次的评估标准，以确保模型能够有效区分知识的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个通用和医疗问答数据集上的实验结果显示，KnowTuning显著提高了模型的表现，生成的事实准确率更高，错误率降低。具体而言，模型在细粒度事实评估中的表现优于基线方法，展现出更强的知识应用能力。

🎯 应用场景

KnowTuning方法在医疗问答、法律咨询、教育辅导等知识密集型领域具有广泛的应用潜力。通过提升大语言模型对知识的理解和应用能力，可以显著提高这些领域中自动化系统的准确性和可靠性，进而推动智能助手和自动问答系统的发展。

📄 摘要（原文）

Despite their success at many natural language processing (NLP) tasks, large language models still struggle to effectively leverage knowledge for knowledge-intensive tasks, manifesting limitations such as generating incomplete, non-factual, or illogical answers. These limitations stem from inadequate knowledge awareness of LLMs during vanilla fine-tuning. To address these problems, we propose a knowledge-aware fine-tuning (KnowTuning) method to improve fine-grained and coarse-grained knowledge awareness of LLMs. We devise a fine-grained knowledge augmentation stage to train LLMs to identify difficult fine-grained knowledge in answers. We also propose a coarse-grained knowledge comparison stage to train LLMs to distinguish between reliable and unreliable knowledge, in three aspects: completeness, factuality, and logicality. Extensive experiments on both generic and medical question answering (QA) datasets confirm the effectiveness of KnowTuning, through automatic and human evaluations, across various sizes of LLMs. We further verify that KnowTuning generates more facts with less factual error rate under fine-grained facts evaluation.