論文の概要: EvEntS ReaLM: Event Reasoning of Entity States via Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05392v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 07:48:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 15:05:10.908150
• Title: EvEntS ReaLM: Event Reasoning of Entity States via Language Models
• Title（参考訳）: EvEntS ReaLM:言語モデルによるエンティティステートのイベント推論
• Authors: Evangelia Spiliopoulou, Artidoro Pagnoni, Yonatan Bisk, Eduard Hovy
• Abstract要約: 残念なことに、Large Language Model(LLM)は、オブジェクトの相互作用に関する手続き的な知識を公開しています。 特に,本研究の結果は,未確認属性(ドメイン外)や限られたデータしか利用できない場合に特に有用であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.077262847151232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates models of event implications. Specifically, how well models predict entity state-changes, by targeting their understanding of physical attributes. Nominally, Large Language models (LLM) have been exposed to procedural knowledge about how objects interact, yet our benchmarking shows they fail to reason about the world. Conversely, we also demonstrate that existing approaches often misrepresent the surprising abilities of LLMs via improper task encodings and that proper model prompting can dramatically improve performance of reported baseline results across multiple tasks. In particular, our results indicate that our prompting technique is especially useful for unseen attributes (out-of-domain) or when only limited data is available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,イベントインプレッションのモデルについて検討する。 具体的には、物理的属性の理解をターゲットとして、モデルがエンティティの状態変化を予測する方法です。 名目上は、大規模言語モデル(llm)はオブジェクトの相互作用に関する手続き的知識にさらされていますが、私たちのベンチマークでは、世界について理解できないことが分かっています。 逆に,既存の手法では,不適切なタスクエンコーディングによってLCMの驚くべき能力が誤って表現されることがしばしばあり,適切なモデルプロンプトにより,複数のタスクにまたがって報告されたベースライン結果の性能が劇的に向上することを示した。 特に,提案手法は,未発見の属性(ドメイン外)や限られたデータしか利用できない場合,特に有用であることが示唆された。

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