減輕語言模型中的幻覺：知識圖譜的力量

李思蒙

武漢市多比特信息科技有限公司 湖北 武漢 430073

引言

近年來，NLP領域的大語言模型在生成連貫和上下文相關的文本方面取得了顯著進展。然而，這些模型面臨一種被稱為“幻覺”問題的挑戰，即它們可能生成不準確或誤導性的信息[1]。這對依賴準確信息的應用領域，如聊天機器人或醫療法律助手，構成了一項重要挑戰，因為不準確的回答可能帶來嚴重后果。

為增強模型的可靠性，研究人員近年來開始研究如何利用知識圖譜來減輕幻覺問題[2]。知識圖譜提供了實體和實體關系的結構化表示，可作為可靠的信息源，幫助模型在生成文本時做出更明智的選擇。通過集成知識圖譜，模型能夠更好地推理實體之間的關系，從而提高生成文本的質量。

為了高效地整合知識圖譜，研究人員提出了多種方法，包括預訓練模型時結合通用領域數據和知識圖譜中的特定領域數據、使用知識圖譜數據進行監督學習，對預訓練模型進行微調、和在文本生成過程中實現動態訪問和查詢知識圖譜。利用知識圖譜不僅可以提高模型生成的文本的準確性，還可以增強其上下文相關性，從而提高文本的連貫性和整體質量。

1 知識圖譜與語言模型

1.1 知識圖譜的背景與概述

知識圖譜是近年來自然語言處理（NLP）領域的熱門研究方向，用于有效地結構化和表征世界知識。它的核心理念是以圖形形式建模現實世界中的實體和它們之間的關系。這不僅有助于知識的組織和檢索，還為語言模型提供了重要的外部知識資源，從而提升其性能。在接下來的部分，我們將深入研究知識圖譜的背景、組成要素以及在NLP領域的關鍵作用，以揭示它如何擴展了語言模型的認知背景。

1.2 將知識圖譜集成到語言模型

為了充分利用知識圖譜的豐富信息來增強語言模型，研究人員提出了多種方法。這些方法可以分為兩大類：

1.2.1 基于嵌入的方法。一種方法是使用知識圖譜中實體和關系的嵌入表示[3]。這些嵌入可以捕獲實體之間的語義相似性和關系的復雜性。通過將這些嵌入合并到語言模型中，我們可以使模型更好地理解實體之間的聯系，從而提高其生成文本的準確性。

基于嵌入的方法涉及使用向量空間中的嵌入表示來捕獲知識圖譜中的實體和關系。用數學符號來表示如下：

知識圖譜中的實體集合：E=e1，e2，...，eN；

知識圖譜中的關系集合：R=r1，r2，...，rM；

實體ei的嵌入表示：υ(ei) ∈?d，其中d是嵌入維度；

關系rj的嵌入表示：υ(rj) ∈?d。

通過這種方法，我們可以將知識圖譜中的實體和關系映射到d維向量空間中，其中向量的位置捕獲了它們之間的語義相似性和關系的復雜性。在語言模型中，我們可以將這些嵌入與文本數據一起使用，以更好地理解實體之間的關系，從而提高生成文本的準確性。這通常涉及計算實體之間的嵌入相似度，以確定在文本生成過程中如何選擇相關實體或關系。

1.2.2 基于微調的方法。另一種方法涉及將預訓練的語言模型與知識圖譜結合使用[4]。這種方法通常包括使用原始訓練數據和知識圖譜中的信息對語言模型進行微調。通過這種方式，語言模型可以從知識圖譜中的文本數據和實際事實中學習，以更好地生成與知識圖譜一致的文本，同時減少錯誤信息的產生。

基于微調的方法是通過在預訓練的語言模型上引入知識圖譜中的信息來實現的。用數學表示來解釋如下：

預訓練語言模型：LM，其參數為θ；

知識圖譜中的信息：K；

微調后的語言模型：L(LM′(θ,K))。

在這種方法中，我們將知識圖譜中的信息（K）與預訓練的語言模型（LM）結合，通過微調（fine-tuning）來更新模型的參數（θ）。微調的目標是使模型能夠更好地生成與知識圖譜一致的文本，同時減少錯誤信息的生成。數學上，這可以表示為更新模型參數的優化問題：

其中，L表示損失函數，它衡量了生成文本與知識圖譜的一致性和準確性。通過調整θ，我們使模型能夠更好地適應知識圖譜中的信息，從而改善生成文本的質量。

實際上，這些方法涉及更復雜的數學和優化技術，但這里提供的表示是用于概念上的解釋。

2 知識圖譜思想應用案例

在大型語言模型（LLM）研究中，知識圖譜技術的應用吸引了廣泛關注，特別是在減輕模型生成幻覺方面。前沿研究者已分享了如何應用知識圖譜思想來解決大型模型的幻覺問題，本節將探討這些前沿思想并引發未來研究的思考。

2.1 知識圖譜思想的應用

專家學者提出了LLM-Augmenter系統[5]，旨在增強大型語言模型的性能。該系統的核心思想是利用外部知識，如特定任務的數據庫，來微調模型的響應。它還使用效用函數生成的反饋來迭代修訂模型的Prompt，從而改進其響應。知識圖譜應用的主要思想如下：

利用外部知識庫：LLM-Augmenter系統使用外部知識庫，如互聯網和維基百科等，為模型提供豐富知識，以在生成文本時提高事實準確性。

知識檢索：系統通過BM-25/Dense等方法從外部知識庫檢索相關信息，以確保模型考慮到與Prompt相關的最新和相關信息。

Prompt引擎：該引擎構建新的提示，基于用戶輸入、知識、歷史信息和反饋，從而使模型能夠融合多種信息，生成更準確和事實性強的回復。

2.2 對未來研究的思考

本文展示了如何利用知識圖譜技術來增強大型語言模型，特別是在提高其生成文本的事實性方面。然而，這仍然是一個活躍的研究領域，有許多潛在的研究方向。

2.2.1 知識圖譜的構建和更新：隨著時間的推移，知識會發生變化。如何構建和維護一個時刻更新的知識圖譜是一個重要的研究方向。

2.2.2 模型與知識圖譜的更深層次的集成：除了簡單地查詢知識圖譜，還可以探索如何將知識圖譜更深入地集成到模型的結構中。

2.2.3 評估事實性的新方法：如何準確地評估模型生成文本的事實性仍然是一個開放的問題。需要更多的數據集和評估方法來解決這個問題。

3 知識圖減輕幻覺的優點與局限性

在前面的章節中，詳細探討了如何使用知識圖譜技術來減輕大型語言模型中的幻覺問題。在本章中，將總結使用知識圖來減輕幻覺問題的好處，并識別一些潛在的局限性。這些討論將有助于更全面地理解知識圖譜的作用以及在實際應用中可能面臨的挑戰。

3.1 知識圖譜減輕幻覺的優點

3.1.1 提高準確性和可靠性。知識圖譜為語言模型提供了可靠、經過驗證的數據源，有助于提高生成文本的準確性。通過整合這些知識，模型能夠生成更精確且與事實相符的響應，從而降低了幻覺問題的風險。這對于確保模型生成基于真實知識而不是虛構信息的內容至關重要。此外，知識圖譜集成增強了語言模型的可靠性。通過依賴知識圖中的可信來源，模型可以過濾掉不可靠或未經驗證的信息，確保生成的響應更值得信賴，從而降低虛假或誤導性內容的可能性。

3.1.2 減少偏見和錯誤信息。知識圖譜還有助于減少語言模型中的偏見。模型可能受到多種偏見的影響，但知識圖譜通過提供多樣化且平衡的信息源，提供了一種抵消這些偏見的方法。通過整合知識圖譜中表示的廣泛觀點，語言模型可以生成更中立和公正的響應，從而降低通過幻覺傳播偏見或歧視性內容的風險。此外，知識圖譜在減少錯誤信息方面也發揮著重要作用。由于互聯網上存在大量不準確或誤導性信息，語言模型必須獲得可靠的來源。知識圖譜使語言模型能夠在生成響應之前驗證事實并交叉引用信息，有助于防止通過幻覺傳播錯誤信息。

3.2 知識圖譜減輕幻覺的局限性

3.2.1 知識圖不完整或不準確。知識圖譜中包含的信息可能不完整或不準確。知識圖譜是基于現有數據源構建的，這些數據源可能不總是全面或最新的。這可能會導致知識差距，并阻礙語言模型準確理解和生成上下文適當響應的能力。知識圖譜中的不準確性也可能會加劇問題。如果圖譜中的信息不正確或過時，它可能會誤導語言模型并導致幻覺反應。為了緩解這些問題，不斷更新和驗證知識圖譜的準確性至關重要。

3.2.2 難以捕捉細微差別和背景。知識圖譜在捕獲細微信息方面具有固有的困難。語言模型需要深入理解上下文才能生成連貫且相關的響應。然而，知識圖通常以結構化格式呈現信息，缺乏準確上下文理解所需的豐富性和微妙性。為了應對這一挑戰，需要用額外的上下文信息來補充知識圖。這可以通過在包含廣泛語言和文化背景的不同數據集上結合預訓練語言模型等技術來實現。

4 結束語

知識圖譜在改善大型語言模型的性能和準確性方面具有潛力，為自然語言處理帶來了前景。將結構化知識融入模型不僅提高質量和可信度，還減輕了幻覺問題。知識圖譜提供上下文信息，有助于降低虛假信息的生成，增強了模型的可信度，適用于虛擬助手和聊天機器人。然而，它仍需解決有偏見和道德問題。未來的研究應著重于提高可解釋性和道德性，以確保模型的輸出與價值觀和社會規范一致。隨著研究人員、人工智能從業者以及自然語言處理愛好者的不斷協作和創新，我們有望迎來顯著的進展，更接近構建真正智能和負責任的語言生成系統的目標。