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2024 LLMs4OL任务A中的DSTI：内在知识与外在知识在类型分类中的比较
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，融合外部知识到大型语言模型（LLMs）中可以增强知识整合能力，但过度依赖外部知识低估了LLMs内在参数化知识的贡献。研究结果指导未来对LLMs内外知识协调的探索。
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关键要点
- 融合外部知识到大型语言模型（LLMs）中可以增强知识整合能力。
- 过度依赖外部知识低估了LLMs内在参数化知识的贡献。
- LLMs在混合外部和参数化知识方面的有效性尚未广泛探索。
- 研究将知识融合拆解成四个不同的场景，并对LLMs在每个场景下的行为进行了系统研究。
- 开发了系统化的数据构建和知识注入流程来模拟融合场景。
- 增强LLMs内部的参数化知识可以显著提升知识整合能力。
- 在记忆和引出参数化知识方面仍然存在挑战。
- 研究结果旨在引导未来对LLMs内部外部知识协调的探索。
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