大型語言模型在多跳查詢上的限制：跳躍得太晚

Q: 如何改進 LLM 的架構或訓練方法，使其能夠更有效地處理多跳查詢？

改善大型語言模型 (LLM) 處理多跳查詢能力的潛在方法，可以從架構調整和訓練策略兩方面著手： 架構調整: 更深層的網路: 如文中所述，LLM 在處理多跳查詢時，可能會因為層數限制導致「資源耗盡」。增加網路層數，特別是賦予後期層級與前期層級相似的知識提取能力，可以讓模型有更多空間完成複雜的推理過程。 分層知識表徵: 可以探索讓 LLM 學習分層知識表徵的架構，將不同抽象層次的知識儲存在不同的網路層級。例如，底層可以儲存實體和關係等基本事實，而高層則可以學習更複雜的推理模式。 顯性記憶機制: 為 LLM 引入顯性記憶機制，例如外部知識庫或向量資料庫，可以讓模型在推理過程中直接存取和利用相關知識，避免過度依賴參數化知識，並減輕後期層級的負擔。 訓練策略: 多跳推理訓練資料: 使用專門設計用於訓練多跳推理能力的資料集，例如包含多個推理步驟和中間實體的問答資料集，可以讓模型學習如何有效地組合和利用多個事實進行推理。 課程學習: 採用課程學習策略，逐步增加訓練資料的推理難度，可以幫助模型更好地掌握多跳推理的技巧。例如，可以先用簡單的單跳問題訓練模型，然後逐漸引入需要更多推理步驟的複雜問題。 強化學習: 利用強化學習演算法，根據模型在多跳推理任務上的表現給予獎勵或懲罰，可以鼓勵模型學習更有效率的推理策略，並避免陷入局部最優解。

Q: 是否存在其他類型的知識查詢任務，也會受到 LLM 這種循序漸進推理方式的限制？

是的，除了多跳查詢，還有其他類型的知識查詢任務也會受到 LLM 循序漸進推理方式的限制，特別是需要整合多種推理能力或處理長程依賴關係的任務： 複雜問答: 例如需要整合常識推理、數學運算、邏輯推理等多種能力才能回答的問題，LLM 可能難以在有限的層級內完成所有必要的推理步驟。 文件理解: 對於需要理解長篇文章並回答相關問題的任務，LLM 可能難以捕捉到長距離的語義聯繫，特別是當關鍵資訊分散在文章的不同部分時。 程式碼生成: 生成複雜程式碼需要理解程式邏輯和語義，並維持變數和函數之間的長程依賴關係，這對 LLM 的循序漸進推理能力提出了挑戰。 對話系統: 在多輪對話中，LLM 需要記住之前的對話內容，並根據上下文理解當前問題，這需要模型有效地處理長程依賴關係和上下文資訊。

Q: 如果將回溯修補方法與其他知識增強技術（例如知識圖譜嵌入）相結合，是否可以進一步提高 LLM 在多跳查詢上的表現？

將回溯修補方法與其他知識增強技術（例如知識圖譜嵌入）相結合，的確有可能進一步提高 LLM 在多跳查詢上的表現。 回溯修補 方法可以看作是一種動態調整模型推理路徑的技術，而 知識圖譜嵌入 則提供了豐富的結構化知識，可以彌補 LLM 參數化知識的不足。 結合這兩種技術，可以讓 LLM 在進行多跳推理時，不僅可以利用回溯修補調整推理路徑，還可以參考知識圖譜中的實體、關係和推理規則，從而更準確地找到答案。 以下是一些可能的結合方式： 利用知識圖譜引導回溯修補: 在進行回溯修補時，可以利用知識圖譜中的資訊來選擇更合理的源層和目標層。例如，可以根據當前推理步驟所需的知識類型，選擇包含相關知識的層級進行修補。 將知識圖譜嵌入作為額外輸入: 在輸入層或中間層，將與當前查詢相關的知識圖譜子圖嵌入到向量空間中，並將其作為額外資訊輸入 LLM，可以為模型提供更直接的知識支援。 聯合訓練 LLM 和知識圖譜嵌入: 可以設計聯合訓練目標，讓 LLM 在學習語言模型的同時，也學習如何有效地利用知識圖譜嵌入進行推理。 總之，結合回溯修補和知識圖譜嵌入等技術，為提升 LLM 在多跳查詢和其他複雜推理任務上的表現提供了 promising 的方向。

Concetti Chiave

大型語言模型 (LLM) 在處理需要多步驟推理的複雜知識查詢時仍面臨挑戰，本研究揭示了 LLM 在多跳查詢中存在的局限性，特別是模型在處理第二跳查詢時，可能因為第一跳查詢的結果解析過晚，導致後續層缺乏必要知識而無法正確預測答案。

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Biran, E., Gottesman, D., Yang, S., Geva, M., & Globerson, A. (2024). Hopping Too Late: Exploring the Limitations of Large Language Models on Multi-Hop Queries. arXiv preprint arXiv:2406.12775v2.

本研究旨在探討大型語言模型 (LLM) 在處理多跳查詢時的內部機制，並分析其在該任務上的局限性。

Approfondimenti chiave tratti da

Hopping Too Late: Exploring the Limitations of Large Language Models on Multi-Hop Queries

by Eden Biran, ... alle arxiv.org 10-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.12775.pdf

Hopping Too Late: Exploring the Limitations of Large Language Models on Multi-Hop Queries

Domande più approfondite

如何改進 LLM 的架構或訓練方法，使其能夠更有效地處理多跳查詢？

改善大型語言模型 (LLM) 處理多跳查詢能力的潛在方法，可以從架構調整和訓練策略兩方面著手：
架構調整:

更深層的網路:  如文中所述，LLM 在處理多跳查詢時，可能會因為層數限制導致「資源耗盡」。增加網路層數，特別是賦予後期層級與前期層級相似的知識提取能力，可以讓模型有更多空間完成複雜的推理過程。
分層知識表徵:  可以探索讓 LLM 學習分層知識表徵的架構，將不同抽象層次的知識儲存在不同的網路層級。例如，底層可以儲存實體和關係等基本事實，而高層則可以學習更複雜的推理模式。
顯性記憶機制:  為 LLM 引入顯性記憶機制，例如外部知識庫或向量資料庫，可以讓模型在推理過程中直接存取和利用相關知識，避免過度依賴參數化知識，並減輕後期層級的負擔。
訓練策略:

多跳推理訓練資料:  使用專門設計用於訓練多跳推理能力的資料集，例如包含多個推理步驟和中間實體的問答資料集，可以讓模型學習如何有效地組合和利用多個事實進行推理。
課程學習:  採用課程學習策略，逐步增加訓練資料的推理難度，可以幫助模型更好地掌握多跳推理的技巧。例如，可以先用簡單的單跳問題訓練模型，然後逐漸引入需要更多推理步驟的複雜問題。
強化學習:  利用強化學習演算法，根據模型在多跳推理任務上的表現給予獎勵或懲罰，可以鼓勵模型學習更有效率的推理策略，並避免陷入局部最優解。

是否存在其他類型的知識查詢任務，也會受到 LLM 這種循序漸進推理方式的限制？

是的，除了多跳查詢，還有其他類型的知識查詢任務也會受到 LLM 循序漸進推理方式的限制，特別是需要整合多種推理能力或處理長程依賴關係的任務：

複雜問答:  例如需要整合常識推理、數學運算、邏輯推理等多種能力才能回答的問題，LLM 可能難以在有限的層級內完成所有必要的推理步驟。
文件理解:  對於需要理解長篇文章並回答相關問題的任務，LLM 可能難以捕捉到長距離的語義聯繫，特別是當關鍵資訊分散在文章的不同部分時。
程式碼生成:  生成複雜程式碼需要理解程式邏輯和語義，並維持變數和函數之間的長程依賴關係，這對 LLM 的循序漸進推理能力提出了挑戰。
對話系統:  在多輪對話中，LLM 需要記住之前的對話內容，並根據上下文理解當前問題，這需要模型有效地處理長程依賴關係和上下文資訊。

如果將回溯修補方法與其他知識增強技術（例如知識圖譜嵌入）相結合，是否可以進一步提高 LLM 在多跳查詢上的表現？

將回溯修補方法與其他知識增強技術（例如知識圖譜嵌入）相結合，的確有可能進一步提高 LLM 在多跳查詢上的表現。


回溯修補 方法可以看作是一種動態調整模型推理路徑的技術，而 知識圖譜嵌入 則提供了豐富的結構化知識，可以彌補 LLM 參數化知識的不足。


結合這兩種技術，可以讓 LLM 在進行多跳推理時，不僅可以利用回溯修補調整推理路徑，還可以參考知識圖譜中的實體、關係和推理規則，從而更準確地找到答案。
以下是一些可能的結合方式：

利用知識圖譜引導回溯修補:  在進行回溯修補時，可以利用知識圖譜中的資訊來選擇更合理的源層和目標層。例如，可以根據當前推理步驟所需的知識類型，選擇包含相關知識的層級進行修補。
將知識圖譜嵌入作為額外輸入:  在輸入層或中間層，將與當前查詢相關的知識圖譜子圖嵌入到向量空間中，並將其作為額外資訊輸入 LLM，可以為模型提供更直接的知識支援。
聯合訓練 LLM 和知識圖譜嵌入:  可以設計聯合訓練目標，讓 LLM 在學習語言模型的同時，也學習如何有效地利用知識圖譜嵌入進行推理。
總之，結合回溯修補和知識圖譜嵌入等技術，為提升 LLM 在多跳查詢和其他複雜推理任務上的表現提供了 promising 的方向。