KnowMap: Efficient Knowledge-Driven Task Adaptation for LLMs

📄 arXiv: 2506.19527v1 📥 PDF

作者: Kelin Fu, Kaigui Bian

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-24

💡 一句话要点

提出KnowMap以解决大语言模型任务适应性不足问题

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

关键词: 大语言模型 知识驱动 任务适应 动态知识库 微调技术 推理能力 环境数据 经验数据

📋 核心要点

  1. 现有方法在快速适应新任务时面临高成本和灾难性遗忘等挑战。
  2. KnowMap通过动态构建知识库，结合环境和经验数据来提升LLM的任务适应能力。
  3. 在ScienceWorld基准上的实验结果显示，gpt-4-turbo模型性能提升了17.71%。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型（LLMs）在开放世界代理任务中展现出显著能力，但由于依赖静态预训练知识，它们在快速适应新专业任务时面临挑战。传统的微调方法通常成本高、数据密集，并可能导致“灾难性遗忘”。因此，本文提出了KnowMap，这是一种动态构建知识库的方法，利用环境和经验数据。KnowMap微调一个小型知识嵌入模型，以为更大的LLM提供有价值的任务特定知识。我们的实验在ScienceWorld基准上显示，gpt-4-turbo模型的性能提升了17.71%。KnowMap不仅为LLM任务适应提供了高效有效的手段，还强调了整合环境和经验知识如何增强LLM的推理能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在快速适应新专业任务时的局限性，现有的微调方法不仅成本高、数据需求大，还可能导致模型遗忘先前学到的知识。

核心思路：KnowMap的核心思路是动态构建一个知识库，通过环境和经验数据来增强LLM的任务特定知识，从而提高其适应能力和推理能力。

技术框架：KnowMap的整体架构包括两个主要模块：一个是小型知识嵌入模型，用于微调和构建知识库；另一个是大语言模型，通过集成知识库来增强其任务适应性。

关键创新：KnowMap的创新点在于其动态知识构建机制，区别于传统静态知识库，能够实时更新和适应新的任务需求。

关键设计：在设计中，KnowMap使用了特定的损失函数来优化知识嵌入模型，并通过选择合适的超参数来确保模型的高效性和准确性。

📊 实验亮点

在实验中，KnowMap显著提升了gpt-4-turbo模型的性能，具体表现为在ScienceWorld基准上提高了17.71%。这一结果不仅验证了KnowMap的有效性，还展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

KnowMap的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能客服、自动化内容生成和个性化推荐系统等。通过提高LLM的任务适应能力，能够更好地满足用户需求，提升用户体验。未来，KnowMap可能推动LLM在更复杂任务中的应用，进一步拓展其使用场景。

📄 摘要（原文）

While Large Language Models (LLMs) possess significant capabilities in open-world agent tasks, they also face challenges in rapidly adapting to new, specialized tasks due to their reliance on static pre-trained knowledge. Traditional methods such as fine-tuning are often costly, data-intensive, and may lead to "catastrophic forgetting." Therefore, we present KnowMap, a novel approach that dynamically constructs a knowledge base from environmental and experiential data. KnowMap fine-tunes a small knowledge-embedding model to equip a larger LLM with valuable task-specific knowledge. Our experiments on the ScienceWorld benchmark demonstrate 17.71% improvement for the performance of gpt-4-turbo model. KnowMap not only provides an efficient and effective means for LLM task-adapting, but also highlights how integrating environmental and experiential knowledge can enhance LLMs' reasoning capabilities.