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大型语言模型的知识边界感知：半开放问题回答
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文探讨大型语言模型（LLMs）在知识理解和不确定性评估方面的能力，提出了新的数据集和分类方法。研究表明，检索增强能有效提升LLMs对知识边界的感知，且模型在生成答案时依赖检索结果。通过分析不同知识图谱注入方法，发现LLMs能够有效处理混乱的知识图谱，为未来研究提供了重要见解。
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关键要点
- 本论文探讨大型语言模型在理解知识和评估不确定性方面的能力。
- 研究提供了新的已知-未知问题数据集和分类方法，量化了模型表达答案中的不确定性。
- 检索增强被发现是提升大型语言模型对知识边界感知的有效方法，模型在生成答案时依赖检索结果。
- 大型语言模型在处理混乱和噪音的知识图谱方面表现优于使用自然语言文本提示的方法。
- 提出了一种新的大型语言模型，能够自我评估是否能直接回答问题或需要请求外部工具。
- 研究表明，预训练语言模型在与知识库相关的问题上表现优于神经网络模型，验证了隐式知识的有效性。
- 提出的知识解决器（KSL）通过增强搜索能力，提高了推理过程的可解释性，实验结果显示显著提升。
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延伸问答
大型语言模型如何评估自身的不确定性？
大型语言模型通过量化其在回答已知和未知问题时表达的答案中的不确定性来评估自身的不确定性。
检索增强对大型语言模型的知识边界感知有什么影响？
检索增强被发现是提升大型语言模型对知识边界感知的有效方法，模型在生成答案时依赖检索结果。
大型语言模型在处理混乱知识图谱时表现如何？
大型语言模型能够有效处理混乱、噪音的知识图谱，表现优于使用自然语言文本提示的方法。
研究中提出的知识解决器（KSL）有什么功能？
知识解决器（KSL）通过增强搜索能力，提高了推理过程的可解释性，并利用大型语言模型的概括能力从外部知识库中搜索必要知识。
大型语言模型在与知识库相关的问题上表现如何？
研究表明，预训练语言模型在与知识库相关的问题上表现优于神经网络模型，验证了隐式知识的有效性。
如何提高大型语言模型的自我认知能力？
通过上下文学习和指导调整，可以进一步提高大型语言模型的自我认知能力。
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