Large Language Models Can Better Understand Knowledge Graphs Than We Thought

📄 arXiv: 2402.11541v4 📥 PDF

作者: Xinbang Dai, Yuncheng Hua, Tongtong Wu, Yang Sheng, Qiu Ji, Guilin Qi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-18 (更新: 2025-01-23)

备注: 24 pages

💡 一句话要点

提出有效提示策略以提升大型语言模型对知识图谱的理解能力

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

关键词: 知识图谱 大型语言模型 输入格式 实验研究 信息理解 自然语言处理 模型鲁棒性

📋 核心要点

  1. 当前方法对大型语言模型如何处理知识图谱信息的理解不足，导致研究者依赖试错法。
  2. 本文通过设计广泛实验，系统研究LLM对不同KG提示的理解，揭示其对输入格式的偏好。
  3. 实验结果显示，线性化三元组在理解KG信息和回答事实密集型问题时更为有效，且不同LLM对格式的偏好各异。

📝 摘要（中文）

在将知识图谱（KG）中的事实知识整合到大型语言模型（LLM）中以提升其性能时，训练注入的成本随着模型规模的增加而增加。因此，开发有效的提示策略以将KG信息有效融入LLM成为研究热点。然而，当前社区尚未全面理解LLM如何处理和解释不同输入格式和组织的KG信息。为此，本文设计了广泛的实验，实证研究LLM对不同KG提示的理解能力，揭示了LLM对各种输入格式的偏好，并讨论了驱动这些偏好的潜在机制。实验结果表明，线性化三元组比流畅的自然语言文本更有效，且不同LLM对三元组的组织格式表现出不同的偏好。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在处理知识图谱信息时的理解能力不足，尤其是在不同输入格式和组织方式下的表现。现有方法缺乏系统性研究，导致对LLM的理解依赖于经验和试错。

核心思路：通过设计一系列实验，探索LLM对不同KG提示的理解能力，重点分析输入格式（如线性化三元组与自然语言文本）的影响，揭示其偏好及背后的机制。

技术框架：整体研究流程包括数据准备、实验设计、结果分析三个主要阶段。首先，构建不同格式的KG提示；其次，评估LLM在这些提示下的表现；最后，分析结果并讨论影响因素。

关键创新：本文的主要创新在于系统性地比较了不同输入格式对LLM理解KG信息的影响，发现线性化三元组在信息传递上更具优势，这一发现挑战了以往对自然语言文本优越性的假设。

关键设计：实验中采用了多种输入格式的KG提示，设置了不同的模型规模，并评估了其在处理噪声和不完整子图时的鲁棒性，确保了实验的全面性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，线性化三元组在帮助LLM理解KG信息和回答事实密集型问题方面比流畅的自然语言文本更为有效。此外，不同LLM对三元组的组织格式表现出不同的偏好，且较大规模的LLM对噪声和不完整子图的敏感性更高。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、知识驱动的对话系统以及信息检索等。通过提升大型语言模型对知识图谱的理解能力，可以显著改善这些系统的准确性和响应质量，进而推动人工智能在实际应用中的发展。

📄 摘要（原文）

When we integrate factual knowledge from knowledge graphs (KGs) into large language models (LLMs) to enhance their performance, the cost of injection through training increases with the scale of the models. Consequently, there is significant interest in developing prompt strategies that effectively incorporate KG information into LLMs. However, the community has not yet comprehensively understood how LLMs process and interpret KG information in different input formats and organizations within prompts, and researchers often rely on trial and error. To address this gap, we design extensive experiments to empirically study LLMs' comprehension of different KG prompts. At the literal level, we reveal LLMs' preferences for various input formats (from linearized triples to fluent natural language text). At the attention distribution level, we discuss the underlying mechanisms driving these preferences. We then investigate how the organization of structured knowledge impacts LLMs and evaluate LLMs' robustness in processing and utilizing KG information in practical scenarios. Our experiments show that (1) linearized triples are more effective than fluent NL text in helping LLMs understand KG information and answer fact-intensive questions; (2) Different LLMs exhibit varying preferences for different organizational formats of triples; (3) LLMs with larger scales are more susceptible to noisy, incomplete subgraphs.