Integration von Wissensgraphen und großen Sprachmodellen durch selbstüberwachtes Lernen

Wissensgraphen und Große Sprachmodelle: Eine nahtlose Integration durch selbstüberwachtes Lernen

Die Integration von Wissensgraphen (KGs) und Großen Sprachmodellen (LLMs) ist ein aktuelles Forschungsgebiet mit großem Potenzial. Wissensgraphen speichern Informationen in strukturierter Form als Tripel, bestehend aus Subjekt, Prädikat und Objekt. LLMs hingegen verarbeiten und generieren Texte in natürlicher Sprache. Die unterschiedlichen Strukturen von KGs und der natürlichen Sprache stellen eine Herausforderung für die effektive Kombination beider Technologien dar. Ein vielversprechender Ansatz zur Überbrückung dieser Lücke ist die Quantisierung von KG-Informationen in ein Format, das von LLMs verarbeitet werden kann.

Ein kürzlich veröffentlichtes Paper stellt ein zweistufiges Framework vor, das auf selbstüberwachtem Lernen basiert, um KG-Entitäten in quantisierte Codes, ähnlich den Tokens in LLMs, umzuwandeln. Diese Codes repräsentieren sowohl die strukturellen als auch die semantischen Informationen der Entitäten und ermöglichen eine nahtlose Integration in LLMs.

Selbstüberwachte Quantisierte Repräsentation (SSQR)

Im ersten Schritt des Frameworks wird eine Methode namens Selbstüberwachte Quantisierte Repräsentation (SSQR) verwendet, um die KG-Informationen in diskrete Codes zu komprimieren. SSQR lernt diese Codes, indem es die Beziehungen zwischen Entitäten im KG analysiert und die strukturellen und semantischen Informationen in kompakte Repräsentationen kodiert. Diese Codes, die als Tokens betrachtet werden können, entsprechen dem Format von Spracheingaben für LLMs.

Integration durch KG-Instruktionen

Der zweite Schritt beinhaltet die Erstellung von KG-spezifischen Instruktionsdaten. Die gelernten Codes werden als Features verwendet und direkt als Input für die LLMs bereitgestellt. Durch das Fine-tuning mit diesen Instruktionsdaten lernen die LLMs, die quantisierten Repräsentationen der KG-Entitäten zu verstehen und zu verarbeiten. Dies ermöglicht eine direkte Integration der KG-Informationen in den Verarbeitungsprozess der LLMs.

Experimentelle Ergebnisse

Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass SSQR im Vergleich zu anderen unüberwachten Quantisierungsmethoden deutlich bessere Ergebnisse erzielt. Die generierten Codes sind aussagekräftiger und ermöglichen eine präzisere Repräsentation der KG-Entitäten. Weiterhin zeigen die Ergebnisse, dass feinabgestimmte LLMs wie LLaMA2 und LLaMA3.1, die mit SSQR trainiert wurden, eine verbesserte Leistung bei KG-bezogenen Aufgaben wie Linkvorhersage und Tripelklassifizierung erreichen. Bemerkenswert ist, dass pro Entität nur 16 Tokens benötigt werden, im Gegensatz zu Tausenden bei herkömmlichen Prompting-Methoden.

Ausblick

Die vorgestellte Methode bietet einen vielversprechenden Ansatz für die effektive Integration von KGs und LLMs. Durch die Quantisierung von KG-Informationen in ein LLM-kompatibles Format wird die Lücke zwischen strukturierten Daten und natürlicher Sprache geschlossen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für Anwendungen in Bereichen wie Wissensrepräsentation, Frage-Antwort-Systemen und der Generierung von natürlichsprachlichen Texten basierend auf strukturierten Daten. Zukünftige Forschung könnte sich auf die Erweiterung des Frameworks auf komplexere KG-Strukturen und die Untersuchung weiterer Anwendungsfälle konzentrieren.

Bibliographie: https://arxiv.org/abs/2501.18119 https://arxiv.org/html/2501.18119v1 https://www.chatpaper.com/chatpaper/paper/103689 https://x.com/HEI/status/1885290120749711380 https://paperreading.club/page?id=280912 https://huggingface.co/papers https://www.chatpaper.com/chatpaper/fr?id=3&date=1738252800&page=1 https://www.researchgate.net/publication/377869034_Give_Us_the_Facts_Enhancing_Large_Language_Models_with_Knowledge_Graphs_for_Fact-aware_Language_Modeling https://www.researchgate.net/publication/385753441_Knowledge_Graph_Large_Language_Model_KG-LLM_for_Link_Prediction https://github.com/Yangyi-Chen/Multimodal-AND-Large-Language-Models