Can Language Models Act as Knowledge Bases at Scale?

📄 arXiv: 2402.14273v1 📥 PDF

作者: Qiyuan He, Yizhong Wang, Wenya Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-22

💡 一句话要点

研究大型语言模型作为知识库的有效性与局限性

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

关键词: 大型语言模型 知识库 推理能力 自然语言处理 知识存储 信息检索 智能问答

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在记忆和推理大规模结构化知识方面存在不足，尤其是在处理丰富的事实信息时。
  2. 本文通过研究LLMs在知识存储、回忆和推理方面的能力，探索其作为知识库的可行性。
  3. 实验结果显示，LLMs在知识检索和响应灵活性方面表现良好，但推理能力尚需增强。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在理解和生成复杂查询方面表现出色，但其在大规模结构化知识的记忆和推理能力仍存疑。本文研究了LLMs是否能有效存储、回忆和推理与最新知识库（如Wikidata）相当的知识。研究重点包括：不同规模的LLMs在记忆知识的效率、自然语言查询的灵活性以及推理新知识的能力。结果表明，尽管LLMs在检索和响应方面具有潜力，但其推理能力的提升仍是实现其潜力的关键。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在探讨大型语言模型在大规模知识存储、回忆和推理中的有效性，现有方法在处理丰富事实信息时存在局限性。

核心思路：研究通过比较不同规模的LLMs在知识记忆和推理能力上的表现，评估其作为知识库的潜力。

技术框架：研究设计了一个实验框架，包含知识存储、自然语言查询响应和推理能力三个主要模块，系统性地评估LLMs的表现。

关键创新：本文的创新在于系统性地评估LLMs作为知识库的能力，尤其是在推理新知识方面的表现，与传统知识库相比，提供了新的视角。

关键设计：在实验中，设置了不同规模的LLMs，采用特定的损失函数和评估指标，以量化其在知识记忆和推理能力上的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs在知识检索和自然语言响应方面表现出色，能够灵活应对多样化的查询。然而，其推理能力的不足限制了其作为知识库的全面应用，未来需针对推理能力进行进一步优化。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、知识管理和信息检索等。通过提升LLMs的推理能力，可以在更广泛的场景中实现更高效的知识获取和应用，推动人工智能在实际问题解决中的应用价值。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable proficiency in understanding and generating responses to complex queries through large-scale pre-training. However, the efficacy of these models in memorizing and reasoning among large-scale structured knowledge, especially world knowledge that explicitly covers abundant factual information remains questionable. Addressing this gap, our research investigates whether LLMs can effectively store, recall, and reason with knowledge on a large scale comparable to latest knowledge bases (KBs) such as Wikidata. Specifically, we focus on three crucial aspects to study the viability: (1) the efficiency of LLMs with different sizes in memorizing the exact knowledge in the large-scale KB; (2) the flexibility of recalling the memorized knowledge in response to natural language queries; (3) the capability to infer new knowledge through reasoning. Our findings indicate that while LLMs hold promise as large-scale KBs capable of retrieving and responding with flexibility, enhancements in their reasoning capabilities are necessary to fully realize their potential.