外部サブグラフ生成に基づくLLMの推論能力向上

本論文は、複雑な推論タスクにおける大規模言語モデル（LLM）の限界に対処するため、SGR（外部サブグラフ生成に基づく段階的推論強化フレームワーク）と呼ばれるフレームワークを導入しています。その核心は、外部知識ベースを活用して関連するサブグラフを作成し、この構造化された情報に基づいてLLMの推論プロセスを段階的にガイドすることです。このアプローチは、ノイズの多い情報の影響を軽減し、推論精度を向上させることを目的としており、これはLLMが現実世界のアプリケーションで直面する重要な課題です。

• •LLMの推論を強化するフレームワークSGRを提案。
• •SGRは、関連するサブグラフを生成するために外部知識ベースを使用。
• •構造化されたサブグラフ上で段階的に推論を実行。
• •ノイズを減らし、推論精度を向上させることを目的とする。
• •実験結果は、SGRがベースラインを上回ることを示している。