LLMs（Language Model）と知識グラフ

LLMsと知識グラフ

LLMとは何ですか？

Large Language Models (LLMs)は、人間の言語を理解し生成できるAIツールです。これらは、膨大な量のテキストデータでトレーニングされた数十億のパラメータを持つ強力なニューラルネットワークです。これらのモデルの広範なトレーニングにより、人間の言語の構造と意味について深い理解を持っています。

LLMsは、翻訳、感情分析、チャットボットの会話など、さまざまな言語タスクを実行することができます。LLMsは、複雑なテキスト情報を理解し、エンティティとその関係を認識し、繋がりを保ち、文法的に正しいテキストを生成することができます。

ナレッジグラフとは何ですか？

ナレッジグラフは、異なるエンティティに関するデータと情報を表し結びつけるデータベースです。これには、オブジェクト、人物、場所を表すノードと、ノード間の関係を定義するエッジが含まれます。これにより、機械はエンティティがどのように関連し、属性を共有し、私たちの周りの世界の異なるものとの関係を把握することができます。

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ナレッジグラフは、YouTubeの推奨ビデオ、保険詐欺の検出、小売業での製品推奨、予測モデリングなど、さまざまなアプリケーションで使用することができます。

LLMsとナレッジグラフ

LLMsの主な制限の1つは、「ブラックボックス」であること、つまり、彼らが結論にどのようにたどり着いているかを理解するのが難しいということです。さらに、彼らはしばしば事実情報を把握し取得するのが難しく、幻覚として知られる誤りや不正確さが生じることがあります。

ここで、ナレッジグラフがLLMsを推論するための外部知識を提供することができます。ただし、ナレッジグラフは構築が困難であり、進化している性質を持っています。そのため、LLMsとナレッジグラフを一緒に使用して、それぞれの強みを最大限に活かすことは良いアイデアです。

LLMsは、次の3つのアプローチを使用してナレッジグラフ（KGs）と組み合わせることができます：

1. KGを活用したLLMs：これらは、トレーニング中にKGをLLMsに統合し、より理解力を高めるために使用します。
2. LLMを拡張したKGs：LLMsは、埋め込み、完了、質問応答など、さまざまなKGタスクを改善することができます。
3. シナジー効果のあるLLMs + KGs：LLMsとKGsは互いに補完し合い、データと知識に基づいた双方向の推論を促進します。

KGを活用したLLMs

LLMsは、広範なテキストデータから学習することによって、さまざまな言語タスクで優れた能力を持つことで知られています。ただし、誤った情報（幻覚）を生成したり、解釈可能性に欠けたりするという批判も受けています。研究者は、これらの問題に対処するために、LLMsをナレッジグラフ（KGs）で拡張することを提案しています。

KGsは構造化された知識を保存しており、それを使用してLLMsの理解を向上させることができます。一部の手法では、LLMの事前トレーニング中にKGsを統合して知識の獲得を支援し、他の手法では推論中にKGsを使用してドメイン固有の知識アクセスを向上させます。KGsは、LLMsの推論と事実の解釈に使用され、透明性を改善します。

LLMを活用した知識グラフ（KG）

知識グラフ（KG）は、現実世界のアプリケーションにおいて重要な構造化情報を保持しています。しかし、現在のKGの手法は、不完全なデータとKGの構築のためのテキスト処理に課題を抱えています。研究者たちは、LLMの多様性を活用してKG関連のタスクに取り組む方法を探求しています。

一つの一般的なアプローチは、LLMをKGのテキスト処理ツールとして使用することです。LLMはKG内のテキストデータを分析し、KGの表現を向上させます。一部の研究では、LLMを元のテキストデータの処理にも使用し、関係やエンティティを抽出してKGを構築しています。最近の取り組みでは、LLMにとって理解可能な構造化KGプロンプトを作成することを目指しています。これにより、LLMを直接KGの補完や推論などのタスクに応用することが可能になります。

シナジー効果のあるLLM + KG

研究者たちは、LLMとKGを組み合わせることにますます興味を持っています。この統合を探求するために、「シナジー効果のあるLLM + KG」という統一されたフレームワークが提案されています。このフレームワークは、データ、シナジーズモデル、テクニック、アプリケーションの4つのレイヤーで構成されています。

LLMはテキストデータを処理し、KGは構造化データを処理します。また、マルチモーダルなLLMとKGを使用することで、このフレームワークはビデオや音声などの他のデータタイプにも拡張することができます。これらのレイヤーは協力して機能を向上させ、検索エンジン、推薦システム、AIアシスタントなどのさまざまなアプリケーションの性能を向上させます。

LLMと知識グラフのいくつかの応用

マルチホップ型質問応答

通常、LLMを使用してドキュメントから情報を取得するとき、それらをチャンクに分割し、ベクトル埋め込みに変換します。このアプローチでは、複数のドキュメントにまたがる情報を見つけることができない場合があります。これは、マルチホップ型質問応答の問題として知られています。

この問題は、知識グラフを使用することで解決することができます。各ドキュメントを個別に処理し、それらを知識グラフで接続することで、情報の構造化表現を構築することができます。これにより、関連するドキュメントを移動したり探索したりすることが容易になり、複数のステップを必要とする複雑な質問に答えることが可能になります。

上記の例では、LLMに「OpenAIの元従業員が自分自身の会社を立ち上げたか？」という質問に回答させたい場合、LLMは重複した情報を返すか、関連する情報が無視される可能性があります。テキストからエンティティと関係を抽出して知識グラフを構築することで、LLMが複数のドキュメントにまたがる質問に答えることが容易になります。

テキストデータと知識グラフの組み合わせ

LLMと知識グラフを組み合わせることのもう一つの利点は、前者を使用することで、構造化データと非構造化データの両方を保存し、関係をつなげることができる点です。これにより、情報の検索が容易になります。

上記の例では、知識グラフを使用して以下のデータを保存しています：

• 構造化データ：OpenAIの元従業員と彼らが立ち上げた会社。
• 非構造化データ：OpenAIおよびその従業員に言及したニュース記事。

この設定により、「Prosper Roboticsの創業者に関する最新のニュースは何ですか？」のような質問に対して、Prosper Roboticsノードから始めて、その創業者に移動し、それらについての最近の記事を取得することができます。

この適応性により、さまざまなデータタイプやエンティティ間の関係を扱うことができるため、幅広いLLMアプリケーションに適しています。グラフ構造は知識の明確な視覚的表現を提供し、開発者とユーザーの両方が理解しやすく作業しやすくなります。

結論

研究者たちは、LLMとKGの相乗効果を探求しており、主に3つのアプローチがあります：KGを強化したLLM、LLMを拡張したKG、およびシナジー効果のあるLLM + KG。これらのアプローチは、言語と知識に関連するさまざまなタスクに対応するために、両方の技術の強みを活用しようとしています。

LLMとKGの統合により、マルチホップ質問応答、テキストと構造化データの組み合わせ、透明性と解釈性の向上など、さまざまなアプリケーションにおいて有望な可能性が提供されます。技術の進歩に伴い、LLMとKGのこの協力関係は、検索エンジン、レコメンデーションシステム、AIアシスタントなどの分野でイノベーションを推進し、最終的にはユーザーと開発者の両方に利益をもたらす可能性があります。

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