Augmented Large Language Models with Parametric Knowledge Guiding

https://papers.cool/arxiv/2305.04757

Authors: Ziyang Luo ; Can Xu ; Pu Zhao ; Xiubo Geng ; Chongyang Tao ; Jing Ma ; Qingwei Lin ; Daxin Jiang

Summary: Large Language Models (LLMs) have significantly advanced natural language processing (NLP) with their impressive language understanding and generation capabilities. However, their performance may be suboptimal for domain-specific tasks that require specialized knowledge due to limited exposure to the related data. Additionally, the lack of transparency of most state-of-the-art (SOTA) LLMs, which can only be accessed via APIs, impedes further fine-tuning with domain custom data. Moreover, providing private data to the LLMs' owner leads to data privacy problems. To address these challenges, we propose the novel Parametric Knowledge Guiding (PKG) framework, which equips LLMs with a knowledge-guiding module to access relevant knowledge without altering the LLMs' parameters. Our PKG is based on open-source "white-box" language models, allowing offline memory of any knowledge that LLMs require. We demonstrate that our PKG framework can enhance the performance of "black-box" LLMs on a range of domain knowledge-intensive tasks that require factual (+7.9%), tabular (+11.9%), medical (+3.0%), and multimodal (+8.1%) knowledge.

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了一个名为Parametric Knowledge Guiding (PKG)的新框架，旨在解决以下主要问题：

  1. 领域特定任务的性能优化：大型语言模型（LLMs）在通用任务上表现出色，但在需要特定领域知识的领域特定任务上可能性能不佳。这是因为它们在训练过程中接触到的相关数据有限。
  2. 模型透明度和可定制性：当前最先进的LLMs通常被视为“黑盒”模型，只能通过API访问，这限制了研究人员和开发者对模型的进一步微调和定制。
  3. 数据隐私问题：为了微调这些模型以适应特定用例或领域，用户必须向模型所有者提供私有数据，这可能导致数据被滥用、泄露或其他安全威胁。

PKG框架通过为LLMs提供一个知识引导模块来解决这些问题，该模块可以在不改变LLMs参数的情况下访问相关知识。这个框架基于开源的“白盒”语言模型，允许离线存储LLMs所需的任何知识。论文展示了PKG框架如何增强“黑盒”LLMs在需要事实（+7.9%）、表格（+11.9%）、医学（+3.0%）和多模态（+8.1%）知识的领域知识密集型任务上的性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了与大型语言模型（LLMs）和增强型语言模型（ALLMs）相关的研究，这些研究可以概括为以下几个方面：

  1. 大型语言模型（LLMs）：这类模型如GPT-3、Codex、PaLM和GPT-4等，因其在语言理解和生成方面的能力而受到广泛关注。然而，它们在特定领域任务上的性能可能受限，因为它们可能缺乏对专业知识和词汇的接触。
  2. 增强型大型语言模型（ALLMs）：这类模型旨在通过结合外部模块来增强LLMs的上下文处理能力。例如，通过使用检索增强的大型语言模型（RLLMs），这些模型利用检索方法从知识源中检索相关文档或段落，然后将这些检索到的内容作为额外的上下文来提高LLMs在特定任务上的表现。
  3. 指令微调（Instruction Fine-Tuning, IFT）：IFT是一种在自然语言处理（NLP）中对语言模型进行微调的技术，目的是使模型更好地适应特定用户意图。通过这种方式，可以提高LLMs在特定语言任务上的可用性。
  4. 检索增强方法：这些方法通过使用BM25和DPR等检索模型从外部知识源检索相关信息，然后将检索到的内容作为上下文提供给LLMs，以增强其性能。
  5. 多模态知识处理：由于大多数LLMs无法处理非语言信息，多模态知识处理成为一个挑战。这要求开发额外的模块来协助LLMs处理非语言信息，如图像和视频。
  6. 开放源代码模型：如LLaMa-7B，这些模型虽然在许多任务上的性能可能不如最先进的LLMs，但它们可以本地微调和定制，为开发特定任务的PKG模块提供了有效的起点。