WikiEdge:ArXiv-2407.15017

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本文的基本信息如下：

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  • 標題：Knowledge Mechanisms in Large Language Models: A Survey and Perspective
  • 中文標題：大型語言模型中的知識機制：綜述與展望
  • 發布日期：2024-07-22 06:15:59+00:00
  • 作者：Mengru Wang, Yunzhi Yao, Ziwen Xu, Shuofei Qiao, Shumin Deng, Peng Wang, Xiang Chen, Jia-Chen Gu, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen, Ningyu Zhang
  • 分類：cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.HC, cs.LG
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2407.15017

摘要：理解大型語言模型（LLMs）中的知識機制對於推動可信的通用人工智能（AGI）至關重要。本文從一個新穎的分類法回顧了知識機制分析，包括知識的利用和演變。知識利用深入探討了記憶、理解、應用和創造的機制。知識演變關注個體和群體LLMs中知識的動態進展。此外，我們討論了LLMs所學習的知識、參數知識脆弱性的原因，以及將面臨挑戰的潛在暗知識（假設）。我們希望這項工作能夠幫助理解LLMs中的知識，並為未來的研究提供見解。

章節摘要

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這篇論文是關於大型語言模型（LLMs）中知識機制的綜述和展望，主要內容可以概括如下：

  1. 引言：強調了理解LLMs中的知識機制對於發展可信的通用人工智能（AGI）至關重要。論文回顧了知識機制分析，並提出了一個新的分類法，包括知識利用和演化。
  2. 預備知識：定義了知識的範圍，並討論了LLMs中知識的定義和架構。
  3. 知識利用：根據布魯姆的認知領域分類法，將LLMs中的知識表示和利用分為三個層次：記憶、理解和應用，以及創造。
  4. 知識演化：討論了個體和群體LLMs中知識的動態演化，包括預訓練階段的初級知識積累和後訓練階段的微調。
  5. 知識機制的應用：探討了如何利用知識機制分析來構建更高效和可信的模型。
  6. 討論：討論了LLMs學習的知識、學習知識的脆弱性、尚未學習到的「暗知識」以及如何從跨學科的視角探索更多知識。
  7. 未來方向：提出了參數化與非參數化知識、具體化智能和領域特定LLMs等未來研究方向。

研究背景

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

  1. 大型語言模型（Large Language Models， LLMs）的知識機制理解：
    • 知識是智能的基石，對於構建可信賴的通用人工智能（Artificial General Intelligence， AGI）至關重要。大型語言模型因其在參數中蘊含豐富的知識而聞名，這些知識在應用中取得了前所未有的進展。
    • 儘管LLMs在學習和應用知識方面取得了顯著成就，但它們在知識學習、存儲、利用和演化方面的機制仍然充滿神秘。
  2. 知識機制分析的新視角和分類：
    • 本文提出了一種新的分類法，從知識利用和演化兩個維度分析知識機制，旨在全面理解LLMs在特定時期內的知識利用機制，以及知識在個體和群體LLMs中的動態進展。
    • 通過分析，本文旨在揭示LLMs所學習的知識類型、參數知識脆弱性的原因，以及長期存在的潛在「暗知識」（未學習的知識）。
  3. 知識在LLMs中的表示和演化：
    • 知識在LLMs中的表示和演化是構建更高效、更可信模型的關鍵。本文探討了如何通過知識機制的視角來構建更高效和可信的LLMs，包括知識編輯、模型合併等技術。
    • 此外，本文還討論了LLMs在知識表示和利用方面的局限性，以及如何通過跨學科的視角來探索更多知識，從而推動LLMs向更高級別的智能發展。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了在LLMs領域中對知識機制深入理解的需求，以及現有方法的局限性。作者提出了一種新的分析框架和分類法，旨在通過全面分析知識在LLMs中的生命周期，為未來的研究提供新的視角和啟示。

問題與動機

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作者面對的是大型語言模型（LLMs）中知識機制的理解問題。具體問題包括：

  1. 知識利用的機制：探究LLMs如何記憶、理解、應用以及創造知識。
  2. 知識進化的動態過程：分析LLMs中個體和群體知識隨時間的動態發展和演變。
  3. 知識學習的脆弱性：研究LLMs所學習知識的脆弱性，以及如何導致幻覺、知識衝突和安全風險等挑戰。
  4. 未學習的「暗知識」：探討是否存在難以學習的知識，以及這些知識對人類或機器（模型）而言是否永遠未知。

研究方法

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這篇研究論文的工作方法主要圍繞對大型語言模型（LLMs）中知識機制的分析。以下是這部分的主要內容：

  1. 知識機制的分類：
    • 將知識機制分為知識利用和知識進化兩個方面。知識利用包括記憶、理解、應用和創造；而知識進化關注個體和群體LLMs中知識的動態發展。
  2. 知識利用的分析：
    • 從記憶、理解和應用、以及創造三個層次對LLMs中的知識利用機制進行了新的視角分析。
  3. 知識進化的探討：
  4. 知識分析方法：
    • 介紹了觀察法和干預法兩種主要的知識分析方法，以及它們在揭示LLMs內部機制中的應用。
  5. 知識機制的應用：
    • 討論了如何利用知識機制分析來構建更高效和可信的LLMs，包括模型優化策略和安全性研究。

研究結論

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根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：

  1. 知識機制的重要性：理解大型語言模型（LLMs）中的知識機制對於朝着可信的通用人工智能（AGI）發展至關重要。
  2. 知識利用與演化的新分類法：本文提出了一個新的分類法，用於分析知識在LLMs中的利用（包括記憶、理解和應用、創造）和演化（關注個體和群體LLMs中知識的動態進展）。
  3. LLMs的知識局限性：LLMs已經學習了基本的世界知識，但學到的知識是脆弱的，導致了如幻覺和知識衝突等挑戰。這種脆弱性可能主要是由於不當的學習數據造成的。
  4. 暗知識的存在：提出了潛在的「暗知識」（未被人類或模型學習的知識）的概念，這將是未來研究中需要解決的挑戰。
  5. 未來研究方向：論文討論了關於LLMs已有和未獲得的知識的開放性問題，並提供了一些未來研究的方向，包括知識機制分析工具的開發。

這些結論為理解LLMs中的知識提供了新的視角，並為未來的研究提供了見解。

術語表

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這篇文章的術語表如下：

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