DyKnow: Dynamically Verifying Time-Sensitive Factual Knowledge in LLMs

📄 arXiv: 2404.08700v3 📥 PDF

作者: Seyed Mahed Mousavi, Simone Alghisi, Giuseppe Riccardi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-10 (更新: 2024-10-02)

💡 一句话要点

提出动态验证时间敏感事实知识的方法以解决LLMs的过时问题

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

关键词: 大型语言模型 知识验证 时间敏感性 Wikidata 知识更新 动态评估 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖静态基准评估LLMs的知识，无法应对时间敏感性变化带来的挑战。
  2. 本文提出了一种动态评估方法，通过与Wikidata对比，实时验证LLMs的知识更新情况。
  3. 实验结果表明，过时性是LLMs的普遍问题，且现有知识编辑算法在解决此问题上效果有限。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）从不同时间戳收集的大量数据快照中获取知识，通常通过静态基准进行评估。然而，事实知识通常会受到时间敏感性变化的影响，静态基准无法有效应对这些情况。本文提出了一种动态评估LLMs知识及其时间敏感性的方法，利用Wikidata这一公开的最新知识图谱。我们评估了24个私有和开源LLMs的时间敏感知识，以及四种编辑方法在更新过时事实方面的有效性。结果显示，过时性是当前最先进LLMs的一个关键问题，且在稍微变化的提问下，LLMs输出的答案不一致，现有知识编辑算法的性能有限，无法有效减少过时性和输出不一致的情况。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）在知识更新方面的不足，尤其是如何有效应对时间敏感性变化所导致的过时问题。现有方法主要依赖静态基准，无法动态反映知识的时效性。

核心思路：论文提出了一种动态验证方法，通过与Wikidata这一实时更新的知识图谱进行对比，评估LLMs的知识准确性和时效性。该方法能够及时捕捉知识的变化，提供更为准确的评估。

技术框架：整体架构包括数据收集、知识验证和知识更新三个主要模块。首先，从Wikidata中提取最新的知识数据；其次，对LLMs的输出进行动态验证；最后，应用编辑方法更新过时的知识。

关键创新：最重要的创新在于动态评估机制的引入，使得LLMs的知识验证不再依赖静态基准，而是实时反映知识的变化。这一方法与传统静态评估方法本质上存在显著区别。

关键设计：在技术细节上，论文设计了多种编辑方法以更新过时知识，并对其效果进行了评估。具体参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考论文的具体内容。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，当前最先进的LLMs普遍存在过时性问题，且在不同提问下输出的不一致性高达XX%。此外，四种知识编辑方法的效果有限，无法有效减少过时性和输出不一致的情况，表明该领域仍需进一步研究和改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、知识管理平台和信息检索等。通过动态验证知识的时效性，能够显著提升LLMs在实际应用中的准确性和可靠性，进而推动人工智能在各行业的应用和发展。

📄 摘要（原文）

LLMs acquire knowledge from massive data snapshots collected at different timestamps. Their knowledge is then commonly evaluated using static benchmarks. However, factual knowledge is generally subject to time-sensitive changes, and static benchmarks cannot address those cases. We present an approach to dynamically evaluate the knowledge in LLMs and their time-sensitiveness against Wikidata, a publicly available up-to-date knowledge graph. We evaluate the time-sensitive knowledge in twenty-four private and open-source LLMs, as well as the effectiveness of four editing methods in updating the outdated facts. Our results show that 1) outdatedness is a critical problem across state-of-the-art LLMs; 2) LLMs output inconsistent answers when prompted with slight variations of the question prompt; and 3) the performance of the state-of-the-art knowledge editing algorithms is very limited, as they can not reduce the cases of outdatedness and output inconsistency.