InfuserKI: Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs via Infuser-Guided Knowledge Integration

📄 arXiv: 2402.11441v2 📥 PDF

作者: Fali Wang, Runxue Bao, Suhang Wang, Wenchao Yu, Yanchi Liu, Wei Cheng, Haifeng Chen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-18 (更新: 2024-12-16)

备注: 14 pages, 7 figures, EMNLP 2024 Findings

💡 一句话要点

提出InfuserKI框架以高效整合未知知识至大语言模型

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

关键词: 大语言模型 知识图谱 知识整合 知识遗忘 变换器 自然语言处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在将知识图谱整合到大语言模型中时，面临数据效率低下和知识遗忘的挑战。
  2. 本文提出的InfuserKI框架通过变换器内部状态判断何时引入新知识，从而有效整合未知知识。
  3. 实验结果显示，InfuserKI在知识遗忘方面的表现优于现有最先进方法，分别降低了9%和6%。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在多个领域的开放生成中表现出色，但在需要大量知识的任务中面临挑战。为了解决这些问题，研究者们开发了将领域特定知识图谱与LLMs结合的方法。然而，这些方法在微调过程中存在数据效率低下的问题，需处理已知和未知知识。本文提出了一种新颖的框架——InfuserKI，旨在高效整合未知知识，避免已知知识的重叠和遗忘。通过使用变换器内部状态来判断何时丰富LLM输出，InfuserKI有效地减少了知识遗忘。实验结果表明，该框架在UMLS-2.5k和MetaQA领域知识图谱上表现优异，知识遗忘率分别降低了9%和6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在将未知知识整合到大语言模型（LLMs）时，如何避免已知知识的遗忘和数据效率低下的问题。现有方法在微调过程中需要处理大量已知和未知知识，导致效率低下。

核心思路：InfuserKI框架的核心思想是利用变换器内部状态来判断何时需要丰富LLM的输出，从而有效整合未知知识，减少对已知知识的干扰。这样的设计旨在提高知识整合的效率，并降低知识遗忘的风险。

技术框架：InfuserKI框架主要包括三个模块：知识识别模块、知识整合模块和输出生成模块。知识识别模块负责识别需要引入的新知识，知识整合模块则根据变换器的内部状态决定何时将新知识整合到输出中，最后输出生成模块生成最终的文本输出。

关键创新：InfuserKI的创新之处在于其通过变换器内部状态的动态判断来控制知识的整合时机，这一方法有效避免了传统方法中知识遗忘的问题。与现有方法相比，InfuserKI在知识整合的灵活性和效率上具有显著优势。

关键设计：在设计上，InfuserKI采用了特定的损失函数来平衡已知知识和新知识的整合，同时在网络结构上进行了优化，以提高模型的学习效率和输出质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，InfuserKI在UMLS-2.5k和MetaQA领域知识图谱上的表现超越了现有最先进的基线，知识遗忘率分别降低了9%和6%。这些结果验证了该框架在知识整合和保持方面的有效性。

🎯 应用场景

InfuserKI框架具有广泛的应用潜力，特别是在需要大量领域知识的自然语言处理任务中，如医学文本生成、法律文书撰写和技术文档自动化等。通过有效整合知识图谱，InfuserKI能够提升模型在特定领域的表现，未来可能推动智能助手和自动化系统的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have achieved exceptional capabilities in open generation across various domains, yet they encounter difficulties with tasks that require intensive knowledge. To address these challenges, methods for integrating knowledge have been developed, which augment LLMs with domain-specific knowledge graphs through external modules. These approaches, however, face data inefficiency issues as they necessitate the processing of both known and unknown knowledge for fine-tuning. Thus, our research focuses on a novel problem: efficiently integrating unknown knowledge into LLMs without unnecessary overlap of known knowledge. A risk of introducing new knowledge is the potential forgetting of existing knowledge. To mitigate this risk, we propose the innovative {\method} framework. This framework employs transformer internal states to determine when to enrich LLM outputs with additional information, effectively preventing knowledge forgetting. Performance evaluations using the UMLS-2.5k and MetaQA domain knowledge graphs reveal that {\method} not only successfully integrates new knowledge but also outperforms state-of-the-art baselines, reducing knowledge forgetting by 9\% and 6\%, respectively.