Research on Multi-hop Inference Optimization of LLM Based on MQUAKE Framework

📄 arXiv: 2509.04770v1 📥 PDF

作者: Zucheng Liang, Wenxin Wei, Kaijie Zhang, Hongyi Chen

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-05

💡 一句话要点

基于MQUAKE框架的多跳推理优化LLM方法，提升复杂问题回答精度

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

关键词: 多跳推理 问题分解 知识图谱 大型语言模型 LLAMA3 LoRA MQUAKE框架

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在复杂问题回答方面存在不足，难以准确理解和推理多步骤问题。
  2. 论文提出基于MQUAKE框架的多跳问题分解方法，将复杂问题分解为多个单跳问题，逐层推理。
  3. 实验结果表明，多跳分解方法在LLAMA3模型上显著提升了复杂问题回答的准确性，尤其是在未微调的情况下。

📝 摘要（中文）

本文针对大型语言模型（LLMs）在准确回答复杂问题方面面临的挑战，提出了一种基于MQUAKE框架的多跳问题分解方法。利用LLAMA3模型，系统地研究了知识图谱中的多跳问题分解对模型理解和推理准确性的影响，包括模型训练前后。实验中，将MQUAKE-T数据集划分为单跳数据集（直接回答复杂问题）和多跳数据集（使用多跳问题分解方法构建）。然后，使用这些数据集对LLAMA3模型进行微调，并进行推理测试。结果表明，在不微调LLM的情况下，基于多跳问题分解方法的预测性能明显优于直接回答复杂问题的方法。使用LoRA（Low-Rank Adaptation）方法进行微调后，两种方法的性能均优于未训练的基线。重要的是，多跳分解方法始终保持其优越性。这些发现验证了多跳分解方法在训练前后的有效性，证明了其能够有效提高LLM回答复杂问题的能力。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在处理需要多步推理的复杂问题时，往往难以准确理解问题意图并进行有效推理。现有方法通常直接让模型回答复杂问题，缺乏对问题结构的利用，导致性能瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是将复杂问题分解为多个简单的单跳问题，通过逐步推理的方式，模拟人类解决复杂问题的过程。这种分解方式能够降低每个步骤的难度，提高模型理解和推理的准确性。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 问题分解：使用多跳问题分解方法将复杂问题分解为多个单跳问题。2) 知识图谱查询：针对每个单跳问题，在知识图谱中进行查询，获取相关信息。3) 答案生成：利用LLM根据查询结果生成每个单跳问题的答案。4) 答案整合：将各个单跳问题的答案整合起来，得到最终的复杂问题答案。

关键创新：最重要的技术创新点在于多跳问题分解方法。与直接回答复杂问题的方法相比，该方法能够更好地利用知识图谱的结构信息，将复杂推理过程分解为多个简单的步骤，从而提高模型的推理能力。

关键设计：论文使用MQUAKE-T数据集进行实验，并将其划分为单跳和多跳两种格式。在模型微调方面，采用了LoRA（Low-Rank Adaptation）方法，以降低训练成本。具体参数设置和损失函数细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，在未进行微调的情况下，基于多跳问题分解的方法显著优于直接回答复杂问题的方法。使用LoRA进行微调后，两种方法的性能均得到提升，但多跳分解方法始终保持优势。这验证了多跳分解方法在提高LLM复杂问题回答能力方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、知识图谱推理、医疗诊断辅助等领域。通过将复杂问题分解为多个简单步骤，可以提高LLM在这些领域的应用效果，为用户提供更准确、更可靠的答案和建议。未来，该方法有望进一步拓展到其他需要复杂推理的场景。

📄 摘要（原文）

Accurately answering complex questions has consistently been a significant challenge for Large Language Models (LLMs). To address this, this paper proposes a multi-hop question decomposition method for complex questions, building upon research within the MQUAKE framework. Utilizing the LLAMA3 model, we systematically investigate the impact of multi-hop question decomposition within knowledge graphs on model comprehension and reasoning accuracy, both before and after model training. In our experiments, we systematically partitioned and converted the MQUAKE-T dataset into two distinct formats: a single-hop dataset designed for directly answering complex questions, and a multi-hop dataset constructed using the multi-hop question decomposition method. We then fine-tuned the LLAMA3 model on these datasets and conducted inference tests. Our results demonstrate that, without fine-tuning the LLM, the prediction performance based on the multi-hop question decomposition method significantly outperforms the method of directly answering complex questions. After fine-tuning using the LoRA (Low-Rank Adaptation) method, the performance of both approaches improved compared to the untrained baseline. Crucially, the method utilizing multi-hop decomposition consistently maintained its superiority. These findings validate the effectiveness of the multi-hop decomposition method both before and after training, demonstrating its capability to effectively enhance the LLM's ability to answer complex questions.