WikiEdge:ArXiv-2407.15017

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本文的基本信息如下：

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  • 标题：Knowledge Mechanisms in Large Language Models: A Survey and Perspective
  • 中文标题：大型语言模型中的知识机制：综述与展望
  • 发布日期：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
  • 分类：cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.HC, cs.LG
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2407.15017

摘要：理解大型语言模型（LLMs）中的知识机制对于推动可信的通用人工智能（AGI）至关重要。本文从一个新颖的分类法回顾了知识机制分析，包括知识的利用和演变。知识利用深入探讨了记忆、理解、应用和创造的机制。知识演变关注个体和群体LLMs中知识的动态进展。此外，我们讨论了LLMs所学习的知识、参数知识脆弱性的原因，以及将面临挑战的潜在暗知识（假设）。我们希望这项工作能够帮助理解LLMs中的知识，并为未来的研究提供见解。

章节摘要

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这篇论文是关于大型语言模型（LLMs）中知识机制的综述和展望，主要内容可以概括如下：

  1. 引言：强调了理解LLMs中的知识机制对于发展可信的通用人工智能（AGI）至关重要。论文回顾了知识机制分析，并提出了一个新的分类法，包括知识利用和演化。
  2. 预备知识：定义了知识的范围，并讨论了LLMs中知识的定义和架构。
  3. 知识利用：根据布鲁姆的认知领域分类法，将LLMs中的知识表示和利用分为三个层次：记忆、理解和应用，以及创造。
  4. 知识演化：讨论了个体和群体LLMs中知识的动态演化，包括预训练阶段的初级知识积累和后训练阶段的微调。
  5. 知识机制的应用：探讨了如何利用知识机制分析来构建更高效和可信的模型。
  6. 讨论：讨论了LLMs学习的知识、学习知识的脆弱性、尚未学习到的“暗知识”以及如何从跨学科的视角探索更多知识。
  7. 未来方向：提出了参数化与非参数化知识、具体化智能和领域特定LLMs等未来研究方向。

研究背景

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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：

  1. 大型语言模型（Large Language Models， LLMs）的知识机制理解：
    • 知识是智能的基石，对于构建可信赖的通用人工智能（Artificial General Intelligence， AGI）至关重要。大型语言模型因其在参数中蕴含丰富的知识而闻名，这些知识在应用中取得了前所未有的进展。
    • 尽管LLMs在学习和应用知识方面取得了显著成就，但它们在知识学习、存储、利用和演化方面的机制仍然充满神秘。
  2. 知识机制分析的新视角和分类：
    • 本文提出了一种新的分类法，从知识利用和演化两个维度分析知识机制，旨在全面理解LLMs在特定时期内的知识利用机制，以及知识在个体和群体LLMs中的动态进展。
    • 通过分析，本文旨在揭示LLMs所学习的知识类型、参数知识脆弱性的原因，以及长期存在的潜在“暗知识”（未学习的知识）。
  3. 知识在LLMs中的表示和演化：
    • 知识在LLMs中的表示和演化是构建更高效、更可信模型的关键。本文探讨了如何通过知识机制的视角来构建更高效和可信的LLMs，包括知识编辑、模型合并等技术。
    • 此外，本文还讨论了LLMs在知识表示和利用方面的局限性，以及如何通过跨学科的视角来探索更多知识，从而推动LLMs向更高级别的智能发展。

综上所述，这篇文献的背景强调了在LLMs领域中对知识机制深入理解的需求，以及现有方法的局限性。作者提出了一种新的分析框架和分类法，旨在通过全面分析知识在LLMs中的生命周期，为未来的研究提供新的视角和启示。

问题与动机

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作者面对的是大型语言模型（LLMs）中知识机制的理解问题。具体问题包括：

  1. 知识利用的机制：探究LLMs如何记忆、理解、应用以及创造知识。
  2. 知识进化的动态过程：分析LLMs中个体和群体知识随时间的动态发展和演变。
  3. 知识学习的脆弱性：研究LLMs所学习知识的脆弱性，以及如何导致幻觉、知识冲突和安全风险等挑战。
  4. 未学习的“暗知识”：探讨是否存在难以学习的知识，以及这些知识对人类或机器（模型）而言是否永远未知。

研究方法

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这篇研究论文的工作方法主要围绕对大型语言模型（LLMs）中知识机制的分析。以下是这部分的主要内容：

  1. 知识机制的分类：
    • 将知识机制分为知识利用和知识进化两个方面。知识利用包括记忆、理解、应用和创造；而知识进化关注个体和群体LLMs中知识的动态发展。
  2. 知识利用的分析：
    • 从记忆、理解和应用、以及创造三个层次对LLMs中的知识利用机制进行了新的视角分析。
  3. 知识进化的探讨：
  4. 知识分析方法：
    • 介绍了观察法和干预法两种主要的知识分析方法，以及它们在揭示LLMs内部机制中的应用。
  5. 知识机制的应用：
    • 讨论了如何利用知识机制分析来构建更高效和可信的LLMs，包括模型优化策略和安全性研究。

研究结论

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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：

  1. 知识机制的重要性：理解大型语言模型（LLMs）中的知识机制对于朝着可信的通用人工智能（AGI）发展至关重要。
  2. 知识利用与演化的新分类法：本文提出了一个新的分类法，用于分析知识在LLMs中的利用（包括记忆、理解和应用、创造）和演化（关注个体和群体LLMs中知识的动态进展）。
  3. LLMs的知识局限性：LLMs已经学习了基本的世界知识，但学到的知识是脆弱的，导致了如幻觉和知识冲突等挑战。这种脆弱性可能主要是由于不当的学习数据造成的。
  4. 暗知识的存在：提出了潜在的“暗知识”（未被人类或模型学习的知识）的概念，这将是未来研究中需要解决的挑战。
  5. 未来研究方向：论文讨论了关于LLMs已有和未获得的知识的开放性问题，并提供了一些未来研究的方向，包括知识机制分析工具的开发。

这些结论为理解LLMs中的知识提供了新的视角，并为未来的研究提供了见解。

术语表

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这篇文章的术语表如下：

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