Training Language Models on Knowledge Graphs: Erkenntnisse zu Halluzinationen und deren Erkennbarkeit

Einleitung

In den letzten Jahren hat die Entwicklung von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) signifikante Fortschritte gemacht und beeindruckende Fähigkeiten in der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache gezeigt. Trotz dieser Fortschritte sind LLMs jedoch nicht frei von Fehlern. Eine häufige Herausforderung ist das Phänomen der "Halluzinationen", bei dem Modelle plausible, aber falsche oder irrelevante Informationen erzeugen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie das Training von Sprachmodellen auf Wissensgraphen dazu beitragen kann, diese Halluzinationen zu reduzieren und ihre Erkennbarkeit zu verbessern.

Grundlagen von Sprachmodellen und Wissensgraphen

Sprachmodelle

Sprachmodelle sind Algorithmen, die darauf trainiert sind, den nächsten Token oder das nächste Wort in einer Textsequenz vorherzusagen, indem sie auf umfangreichen Datensätzen trainiert werden. Die Einführung der Transformatorarchitektur hat die Effizienz und Leistungsfähigkeit dieser Modelle erheblich verbessert, indem sie parallele Verarbeitung und die Erkennung langfristiger Abhängigkeiten im Text ermöglicht. Bekannte Modelle wie GPT-3, GPT-4 und PaLM zeichnen sich durch ihre außergewöhnlichen Sprachfähigkeiten aus.

Wissensgraphen

Wissensgraphen organisieren Informationen in einer strukturierten Form, indem sie Beziehungen zwischen realen Entitäten erfassen. Sie speichern Daten als Tripel in einem Graphen, wobei Knoten Entitäten und Kanten Beziehungen darstellen. Diese Struktur ermöglicht eine detaillierte Repräsentation komplexer Zusammenhänge und findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie semantischer Suche, Wissensmanagement und Betrugserkennung.

Halluzinationen in Sprachmodellen

Halluzinationen in Sprachmodellen entstehen oft durch Wissenslücken oder unzureichende Kontextualisierung. Diese Modelle tendieren dazu, plausible, aber ungenaue oder irrelevante Informationen zu erzeugen, wenn sie auf vage oder unklare Eingaben stoßen. Dies untergräbt die Zuverlässigkeit der Modelle und stellt eine erhebliche Herausforderung dar.

Reduzierung von Halluzinationen durch Wissensgraphen

Ein vielversprechender Ansatz zur Reduzierung von Halluzinationen ist die Integration von Wissensgraphen in Sprachmodelle. Wissensgraphen bieten eine strukturierte und präzise Wissensbasis, die die Modelle bei der Generierung genauerer und relevanterer Antworten unterstützt. Die Strategien zur Integration von Wissensgraphen können in drei Hauptkategorien unterteilt werden: Wissensbewusste Inferenz, wissensbewusstes Lernen und wissensbewusste Validierung.

Methoden zur Integration von Wissensgraphen in Sprachmodelle

Wissensbewusste Inferenz

Diese Methoden verbessern den Inferenzprozess der Modelle durch die Einbeziehung von externem Wissen aus Wissensgraphen. Beispiele hierfür sind: - KG-kontrollierte Generierung - KG-unterstütztes Reasoning - KG-gestütztes Retrieval

Wissensbewusstes Lernen

Hierbei wird der Lernmechanismus der Modelle durch die Einbindung von Wissensgraphen verbessert. Dies kann durch Pre-Training, Fine-Tuning oder Knowledge-Fusion erreicht werden.

Wissensbewusste Validierung

Diese Methoden zielen darauf ab, die Entscheidungen der Modelle durch valide Überprüfung mit Hilfe von Wissensgraphen zu bestätigen. Dies umfasst Techniken wie Knowledge-aware Validation und Fact-aware LM.

Empirische Ergebnisse und Diskussion

Studien haben gezeigt, dass die Integration von Wissensgraphen in Sprachmodelle die Häufigkeit von Halluzinationen signifikant reduzieren kann. Größere Modelle, die länger trainiert wurden, weisen weniger Halluzinationen auf, erfordern jedoch auch deutlich mehr Rechenressourcen. Die Erkennbarkeit von Halluzinationen hängt stark von der Größe des Modells und der verwendeten Detektionsmethoden ab.

Herausforderungen und zukünftige Forschung

Die Integration von Wissensgraphen stellt weiterhin eine Herausforderung dar, insbesondere in Bezug auf die Skalierbarkeit und die effiziente Nutzung der Rechenressourcen. Zukünftige Forschung sollte sich auf die Optimierung dieser Prozesse und die Entwicklung robusterer Validierungsmethoden konzentrieren.

Fazit

Die Nutzung von Wissensgraphen zur Reduzierung von Halluzinationen in Sprachmodellen zeigt vielversprechende Ergebnisse. Durch die Integration strukturierter und präziser Wissensbasen können Sprachmodelle nicht nur genauer, sondern auch zuverlässiger werden. Die kontinuierliche Forschung in diesem Bereich wird entscheidend sein, um die Leistungsfähigkeit und Anwendbarkeit von LLMs weiter zu verbessern. Bibliographie: - https://arxiv.org/pdf/2311.07914 - https://arxiv.org/html/2311.07914v2 - https://www.informatik.uni-wuerzburg.de/datascience/research/large-language-models/?tx_extbibsonomycsl_publicationlist%5Baction%5D=download&tx_extbibsonomycsl_publicationlist%5Bcontroller%5D=Document&tx_extbibsonomycsl_publicationlist%5BfileName%5D=TGDK.1.1.2.pdf&tx_extbibsonomycsl_publicationlist%5BintraHash%5D=66e1aa6df4dc70a87a53f325418c9eef&tx_extbibsonomycsl_publicationlist%5BuserName%5D=jannaom&cHash=128901ad0780f8e2dc183b1e06e3b02d - https://openreview.net/forum?id=mMJndR6tAF - https://github.com/zjukg/KG-LLM-Papers - https://www.uni-mannheim.de/dws/teaching/course-details/courses-for-master-candidates/cs-710-seminar-on-knowledge-graph-construction/ - https://www.researchgate.net/publication/375666576_Can_Knowledge_Graphs_Reduce_Hallucinations_in_LLMs_A_Survey - https://aclanthology.org/2024.trustnlp-1.8.pdf