Modèles de Langage Unifiés et Graphes de Connaissance

Contexte

Ces dernières années, le domaine du traitement automatique du langage naturel et de l’intelligence artificielle a vu émerger de nombreux résultats de recherche, parmi lesquels les modèles de langage de grande taille (Large Language Models, LLMs) tels que ChatGPT et GPT-4 se sont distingués. Cependant, bien que ces modèles possèdent une grande capacité de généralisation, leur nature de “boîte noire” les rend incapables de capturer et d’accéder efficacement aux connaissances factuelles, ce qui leur est reproché. D’un autre côté, les graphes de connaissance (Knowledge Graphs, KGs) comme Wikipedia et Huapu stockent de grandes quantités de connaissances factuelles sous forme structurée, mais le processus de construction et d’évolution des graphes de connaissance est extrêmement complexe. Pour cette raison, les chercheurs proposent de combiner les modèles de langage avec les graphes de connaissance afin de tirer parti des avantages des deux pour réaliser une complémentarité.

Source

Cet article a été publié dans le volume 36, numéro 7 de juillet 2024 de l’IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. Les principaux auteurs incluent Shirui Pan, Linhao Luo, Yufei Wang, Chen Chen, Jiapu Wang et Xindong Wu. L’article a été rédigé par des chercheurs de diverses institutions telles que Griffith University, Monash University, Nanyang Technological University, Beijing University of Technology et Hefei University of Technology.

Contenu de la Recherche

Cet article est une revue proposant une feuille de route pour le développement futur de modèles de langage et graphes de connaissance unifiés, et résumant les travaux de recherche existants. L’article présente trois principaux cadres : les modèles de langage améliorés par les graphes de connaissance (KG-Enhanced LLMs), les graphes de connaissance améliorés par les modèles de langage (LLM-Augmented KGs), et les modèles de langage et graphes de connaissance fonctionnant en synergie (Synergized LLMs + KGs).

Modèles de Langage Améliorés par les Graphes de Connaissance (KG-Enhanced LLMs)

Processus de recherche : Cette section propose d’introduire des graphes de connaissance dans les phases de pré-entraînement et de raisonnement des modèles de langage. En intégrant des graphes de connaissance durant la phase de pré-entraînement, le modèle peut apprendre les faits contenues dans les graphes. Durant la phase de raisonnement, l’utilisation des graphes de connaissance peut améliorer de manière significative la capacité du modèle à traiter des connaissances spécifiques à un domaine. De plus, les graphes de connaissance peuvent augmenter l’explicabilité du modèle en expliquant le processus de raisonnement et le contenu généré par ce dernier.

Principaux résultats : De nombreuses expériences ont prouvé que l’intégration des graphes de connaissance améliore de manière significative les performances des modèles de langage dans diverses tâches de traitement de la langue naturelle. L’introduction des graphes de connaissance lors de la phase de pré-entraînement permet au modèle de mieux apprendre les connaissances factuelles, et l’introduction lors de la phase de raisonnement aide le modèle à accéder aux connaissances les plus récentes lors de la génération de texte, augmentant ainsi la précision et la fiabilité du modèle.

Conclusion : L’intégration des graphes de connaissance améliore non seulement les performances des modèles de langage, mais augmente également leur explicabilité, ce qui les rend largement applicables dans des contextes à haut risque tels que le diagnostic médical et les jugements juridiques.

Graphes de Connaissance Améliorés par les Modèles de Langage (LLM-Augmented KGs)

Processus de recherche : Ce volet explore comment utiliser les modèles de langage pour améliorer diverses tâches liées aux graphes de connaissance, telles que l’embedding, le complétion, la construction, la génération de texte à partir du graphe, et les réponses aux questions. En utilisant les modèles de langage en tant qu’encodeurs de texte, on peut améliorer la représentation des graphes de connaissance. Les modèles de langage peuvent également être utilisés pour la découverte d’entités, la résolution des co-références et l’extraction des relations dans la construction des graphes de connaissance, améliorant ainsi l’intégrité et la qualité des graphes.

Principaux résultats : En utilisant les modèles de langage, les chercheurs ont réalisé des embeddings et des complétions de graphes de connaissance plus efficaces et construits avec plus de précision. Dans de nombreuses tâches, les méthodes basées sur les modèles de langage surpassent sensiblement les méthodes traditionnelles, démontrant le potentiel immense des modèles de langage pour traiter l’information textuelle et enrichir la représentation des graphes de connaissance.

Conclusion : Les modèles de langage jouent un rôle important dans l’enrichissement et l’amélioration des performances des graphes de connaissance, permettant de résoudre les lacunes des méthodes traditionnelles dans le traitement des graphes de connaissance.

Modèles de Langage et Graphes de Connaissance Opérant en Synergie (Synergized LLMs + KGs)

Processus de recherche : Cette partie vise à combiner les modèles de langage et les graphes de connaissance pour réaliser des effets synergiques dans la représentation et le raisonnement des connaissances. En ajoutant des modules de fusion des graphes de connaissance supplémentaires, des modèles unifiés sont conçus pour la représentation des connaissances. Le raisonnement synergique implique que les deux types de modèles traitent ensemble les inputs textuels et les graphes de connaissance, permettant une fusion et un raisonnement des connaissances plus efficaces.

Principaux résultats : Les recherches indiquent que les modèles de raisonnement synergique combinant des modèles de langage et des graphes de connaissance excellent dans plusieurs tâches. Grâce à des mécanismes d’attention bidirectionnels et des réseaux de neurones graphiques, des interactions plus profondes entre le texte et les graphes de connaissance peuvent être réalisées, améliorant efficacement la capacité de raisonnement et l’explicabilité du modèle.

Conclusion : La synergie entre les modèles de langage et les graphes de connaissance peut améliorer considérablement les performances des deux en matière de représentation et de raisonnement des connaissances, résolvant ainsi les limites des méthodes isolées.

Points Forts de la Recherche

Les points forts de cet article résident dans la présentation d’une feuille de route complète couvrant diverses méthodes d’intégration des modèles de langage et des graphes de connaissance, tout en résumant systématiquement les résultats de recherche existants. De plus, l’article souligne également les défis et les directions futures de la recherche, tels que l’utilisation des graphes de connaissance pour détecter les hallucinations dans les modèles de langage, l’édition de connaissances dans les modèles de langage, et la gestion des graphes de connaissance multimodaux.

Directions Futures

L’article propose plusieurs directions de recherche futures, notamment : 1. Utiliser les graphes de connaissance pour détecter les hallucinations dans les modèles de langage, augmentant ainsi leur fiabilité. 2. Éditer les connaissances dans les modèles de langage pour maintenir l’actualisation dynamique des connaissances. 3. Développer des modèles de langage capables de comprendre la structure des graphes et des graphes de connaissance multimodaux. 4. Explorer le raisonnement bidirectionnel des modèles de langage et des graphes de connaissance en synergie, réalisant des capacités de représentation et de raisonnement des connaissances plus puissantes.

Conclusion

Cet article de revue résume les résultats de recherche existants, propose une feuille de route et des directions futures pour la recherche, ayant une grande valeur de référence. À l’avenir, avec l’intégration accrue des modèles de langage et des graphes de connaissance, cela promouvra le développement du traitement automatique du langage naturel et de l’intelligence artificielle, avec des applications dans de nombreux contextes pratiques. Par conséquent, la recherche sur l’unification des modèles de langage et des graphes de connaissance possède une grande valeur scientifique et appliquée.