論文の概要: Generated Knowledge Prompting for Commonsense Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08387v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 21:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-21 22:45:03.984842
• Title: Generated Knowledge Prompting for Commonsense Reasoning
• Title（参考訳）: 常識推論のための知識生成
• Authors: Jiacheng Liu, Alisa Liu, Ximing Lu, Sean Welleck, Peter West, Ronan Le Bras, Yejin Choi, Hannaneh Hajishirzi
• Abstract要約: 本稿では,汎用的なプロンプト形式を用いて,言語モデルから直接知識文を生成することを提案する。 このアプローチは、4つのコモンセンス推論タスクにおいて、既製の言語モデルと微調整された言語モデルの両方のパフォーマンスを向上させる。 特に、モデルが生成した知識を使用することで、予測が改善できることが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.88983683513114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite their ability to capture large amount of knowledge during pretraining, large-scale language models often benefit from incorporating external knowledge bases, especially on commonsense reasoning tasks. This motivates us to explore how we can best leverage knowledge elicited from language models themselves. We propose generating knowledge statements directly from a language model with a generic prompt format, then selecting the knowledge which maximizes prediction probability. Despite its simplicity, this approach improves performance of both off-the-shelf and finetuned language models on four commonsense reasoning tasks, improving the state-of-the-art on numerical commonsense (NumerSense), general commonsense (CommonsenseQA 2.0), and scientific commonsense (QASC) benchmarks. Notably, we find that a model's predictions can improve when using its own generated knowledge, demonstrating the importance of symbolic knowledge representation in neural reasoning processes.
• Abstract（参考訳）: 事前学習中に大量の知識を捉える能力があるにもかかわらず、大規模な言語モデルは、外部の知識ベース、特に常識推論タスクを組み込むことで恩恵を受けることが多い。 これにより、言語モデル自身から得られた知識を最大限に活用できる方法を探求するモチベーションが生まれます。 汎用的なプロンプト形式で言語モデルから知識文を直接生成し,予測確率を最大化する知識を選択する。 単純さにもかかわらず、このアプローチは4つのコモンセンス推論タスクにおけるオフセット言語モデルと微調整言語モデルの両方のパフォーマンスを改善し、数値コモンセンス(numersense)、general commonsense(commonsenseqa 2.0)、scientific commonsense(qasc)ベンチマークの最先端を改善した。 特に、モデルが生成した知識を使用することで予測が向上し、ニューラル推論プロセスにおけるシンボル的知識表現の重要性が示される。

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