Infusing Knowledge into Large Language Models with Contextual Prompts

本文是LLM系列文章,针对《Infusing Knowledge into Large Language Models with Contextual Prompts》的翻译。

使用上下文提示将知识注入大型语言模型

摘要

知识注入是一种很有前途的方法,可以增强特定领域NLP任务的大型语言模型,而不是从头开始对大型数据进行预训练模型。这些增强的LLM通常依赖于来自现有知识图谱的额外预训练或知识提示,这在许多应用中是不切实际的。相比之下,直接从相关文档中注入知识更具普遍性,减轻了对结构化知识图的需求,同时对通常在任何知识图谱中都找不到的实体也很有用。基于这一动机,我们提出了一种简单而通用的知识注入方法,通过在输入文本中的上下文中生成提示。我们的实验表明了我们的方法的有效性,我们通过探索微调LLM来评估该方法。

1 引言

2 相关工作

3 知识与长下文的融合

Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs via Infuser-Guided Knowledge Integration 尽管大型语言模型(LLM)在不同领域都表现出了非凡的开放生成能力,但它们在知识密集型任务中举步维艰。为了缓解这一问题,已经提出了使用外部模块通过特定领域的知识图谱来增强LLM的知识集成方法。然而,它们的数据效率低下,因为它们需要已知和未知的知识来进行微调。因此,我们研究了一个新的问题,即在没有已知知识不必要重叠的情况下,将未知知识有效地集成到LLM中。注入新知识会带来遗忘先前获得的知识的风险。 阅读详情

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