可信和可解释的大语言模型推理-RoG
大型语言模型(LLM)在复杂任务中表现出令人印象深刻的推理能力。然而,LLM在推理过程中缺乏最新的知识和经验,这可能导致不正确的推理过程,降低他们的表现和可信度。知识图谱(Knowledge graphs, KGs)以结构化的形式存储了大量的事实,为推理提供了可靠的知识来源。然而,现有的基于KG的LLM推理方法只将KG作为事实知识库,忽略了其结构信息对推理的重要性。本文提出了一种称为图谱推理(RoG)的新方法,该方法将LLM与KGs协同使用,以实现可信和可解释的推理。
1 三个步骤
推理图(Reasoning on Graphs, RoG)提出了一个计划-检索-推理框架,该框架的核心流程包括以下几个步骤:
规划生成(Planning Generation):给定一个问题,首先使用大型语言模型(LLM)生成若干个基于知识图谱(KG)的关系路径作为推理规划。这些关系路径捕捉了实体间的语义关系,并被用作推理答案的规划。
路径检索(Path Retrieval):利用生成的推理规划,从知识图谱中检索有效的推理路径。这一步确保LLM能够获取最新的知识,并基于这些路径进行推理。
推理(Reasoning):基于检索到的推理路径,LLM进行推理并生成答案,同时解释推理过程。
RoG不仅可以从KGs中提取知识,通过训练提高llm的推理能力,这个过程不仅提高了答案的可信度,还增强了解释性。还可以在推理过程中与任意llm无缝集成。
2 两个模块
RoG包含两个组成部分:1)一个规划模块,该模块生成以KGs为基础的关系路径作为可信规划;2)检索推理模块,首先根据计划从KGs中检索有效的推理路径,然后根据检索到的推理路径进行忠实推理,生成具有可解释解释的答案。
尽管LLM具有将关系路径生成为规划的优势,但LLM对KGs中包含的关系一无所知,因此LLM不能直接生成以KGs为基础的关系路径作为可信规划。此外,LLM可能无法正确理解推理路径,并基于它们进行推理。为了解决这些问题,RoG设计了两个指令调优任务:
规划模块优化,将KGs中的知识提取到LLM中以生成忠实关系路径作为规划;
检索-推理模块优化,使LLM能够基于检索到的推理路径进行推理。
3 结语
RoG通过将LLMs与KGs相结合,提出了一种新颖的规划-检索-推理框架,显著提高了LLMs的推理能力和可解释性,并在实验中展示了其在处理高风险场景(如法律判决和医疗诊断)中的潜力,通过提供最新的知识和避免推理过程中的幻觉,RoG提高了LLMs在这些场景中的性能和可信度。
论文题目:Reasoning on Graphs: Faithful and Interpretable Large Language Model Reasonin
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2310.01061(发表于ICLR2024)
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