[논문리뷰] Knowledge Homophily in Large Language Models

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저자: Utkarsh Sahu, Zhisheng Qi, Mahantesh Halappanavar, Nedim Lipka, Ryan A. Rossi, Franck Dernoncourt, Yu Zhang, Yao Ma, Yu Wang

핵심 연구 목표

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 인간의 뇌와 유사하게 지식 동질성(Knowledge Homophily) 패턴을 보이는지 탐구하고, 이를 통해 LLM 내 지식의 구조적 조직을 이해하며 지식 주도형(knowledge-intensive) 태스크의 효율성을 개선하는 것을 목표로 합니다. 특히, 개념적으로 관련된 엔티티들이 유사한 수준의 지식력을 갖는 경향이 있는지 밝히고자 합니다.

핵심 방법론

LLM의 지식을 그래프 형태로 매핑하기 위해 트리플 및 엔티티 수준에서 지식력 점수를 측정합니다. 이를 바탕으로 엔티티와 그 이웃 간의 지식력 관계를 분석하여 동질성 여부를 확인하고, 발견된 지식 동질성 원리를 활용하여 그래프 신경망(GNN) 회귀 모델을 개발합니다. 이 모델은 엔티티의 이웃 점수를 활용하여 엔티티 수준의 지식력 점수를 추정하며, 추정된 점수는 LLM 파인튜닝을 위한 지식 주입과 다중 홉 질의응답(multi-hop QA)을 위한 지식 검색에 활용됩니다.

주요 결과

LLM 내에서 지식 동질성이 존재함을 정량적 및 정성적으로 입증했습니다. GNN 기반 지식 주입 방법은 Mistral-7B 모델에서 평균 67.7%의 일반화 이득을 달성하여 MLP (65.6%) 및 랜덤 (60.5%) 선택 방식보다 뛰어났습니다. 또한, GNN 기반 빔 서치(G-BS) 지식 검색은 다중 홉 질의응답에서 2-hop QA 정확도를 기준선 대비 4.57% 향상시키고, 3-hop QA 정확도는 2.62% 향상시키는 결과를 보여주었습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 LLM의 내부 지식 구조에 대한 심도 깊은 통찰을 제공하며, 지식 동질성이 LLM의 효율적인 파인튜닝과 지식 검색 전략에 활용될 수 있음을 보여줍니다. AI/ML 엔지니어는 GNN 기반 추정 모델을 활용하여 덜 알려진 지식 영역을 식별하고, 이를 통해 지식 주입 비용을 최적화하거나 다중 홉 추론 기반 질의응답 시스템의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.