論文の概要: Can Very Large Pretrained Language Models Learn Storytelling With A Few Examples?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09790v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 02:44:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-25 14:40:27.593084
• Title: Can Very Large Pretrained Language Models Learn Storytelling With A Few Examples?
• Title（参考訳）: 大規模事前学習型言語モデルでストーリーテリングを学習できる例は少ないか?
• Authors: Zhuohan Xie, Trevor Cohn, Jey Han Lau
• Abstract要約: State-of-the-art(SOTA)ストーリー生成モデルは、プロットやコモンセンス知識のような高レベルな特徴を使って、生成されたストーリーの品質を改善する。 非常に大きな事前学習言語モデルを用いたプロンプトベースの学習は、様々なNLPタスクでさえ素晴らしい性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.338324023617034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While pre-trained language models can generate individually fluent sentences for automatic story generation, they struggle to generate stories that are coherent, sensible and interesting. Current state-of-the-art (SOTA) story generation models explore using higher-level features such as plots or commonsense knowledge to improve the quality of generated stories. Prompt-based learning using very large pre-trained language models (VLPLMs) such as GPT3 has demonstrated impressive performance even across various NLP tasks. In this paper, we present an extensive study using automatic and human evaluation to compare the story generation capability of VLPLMs to those SOTA models in three different datasets where stories differ in style, register and length. Our results show that VLPLMs generate much higher quality stories than other story generation models, and to a certain extent rival human authors, although preliminary investigation also reveals that they tend to ``plagiarise'' real stories in scenarios that involve world knowledge.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデルは、ストーリーの自動生成のために個別に流れる文を生成することができるが、それらは一貫性があり、賢明で興味深いストーリーを生成するのに苦労している。 現在のSOTA(State-of-the-art)ストーリー生成モデルは、プロットやコモンセンス知識のような高レベルな特徴を使って、生成されたストーリーの品質を改善する。 GPT3のような非常に大きな事前学習言語モデル(VLPLM)を用いたプロンプトベースの学習は、様々なNLPタスクでさえ、印象的な性能を示した。 本稿では,vlplmのストーリー生成能力を,スタイル,レジスタ,長さの異なる3種類のデータセットにおけるsomaモデルと比較するために,vlplmの自動評価と人間評価を用いた広範囲な研究を行った。 その結果、vlplmは、他のストーリー生成モデルよりもずっと高品質なストーリーを創造し、ある程度のライバルの人間作家を輩出したが、予備的な調査により、世界の知識を伴うシナリオにおいて、実際のストーリーが'plagiarise''になる傾向があることが判明した。

関連論文リスト

• Are Large Language Models Capable of Generating Human-Level Narratives? [114.34140090869175]
  本稿ではストーリーテリングにおけるLLMの能力について考察し,物語の展開とプロットの進行に着目した。 本稿では,3つの談話レベルの側面から物語を分析するための新しい計算フレームワークを提案する。 談話機能の明示的な統合は、ニューラルストーリーテリングの40%以上の改善によって示されるように、ストーリーテリングを促進することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T08:02:49Z)
• Not (yet) the whole story: Evaluating Visual Storytelling Requires More than Measuring Coherence, Grounding, and Repetition [8.058451580903123]
  人間の類似性の観点から,物語の質を計測する新しい手法を提案する。 次に、この手法を用いて、複数のモデルによって生成されたストーリーを評価する。 TAPMのビジュアルコンポーネントと言語コンポーネントをアップグレードすると、競合するパフォーマンスをもたらすモデルが得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T14:48:15Z)
• Improving Visual Storytelling with Multimodal Large Language Models [1.325953054381901]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)と大規模視覚言語モデル(LVLM)を活用した新しいアプローチを提案する。 様々な視覚的ストーリーからなる新しいデータセットを導入し、詳細なキャプションとマルチモーダル要素を付加する。 本手法では,教師付き学習と強化学習を組み合わせてモデルを微調整し,物語生成能力を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T18:13:55Z)
• Exploration of Masked and Causal Language Modelling for Text Generation [6.26998839917804]
  本稿では,テキスト生成タスクにおける因果言語モデリング手法の広範な比較を行う。 まず、定量的な指標を用いて、コヒーレンスと文法的正当性を分析する定性的な人的評価を行う。 その結果、すべてのデータセットでテキスト生成において、CLMは一貫して上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T09:33:31Z)
• Reading Subtext: Evaluating Large Language Models on Short Story Summarization with Writers [25.268709339109893]
  我々は,最近のLarge Language Models (LLMs) について,短いストーリーを要約する難しい課題について評価する。 私たちは著者と直接協力して、ストーリーがオンラインで共有されていないことを保証しています(従ってモデルによって見つからないのです)。 GPT-4、Claude-2.1、LLama-2-70Bを比較し、全3モデルが50%以上の要約で忠実さの誤りを犯していることを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T01:52:14Z)
• A Comparative Analysis of Conversational Large Language Models in Knowledge-Based Text Generation [5.661396828160973]
  本研究では,意味的三重項から自然言語文を生成する際に,対話型大規模言語モデルの実証分析を行う。 我々は、異なるプロンプト技術を用いて、異なる大きさの4つの大きな言語モデルを比較する。 この結果から,三重動詞化における大規模言語モデルの能力は,数発のプロンプト,後処理,効率的な微調整技術によって著しく向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T15:26:39Z)
• Recitation-Augmented Language Models [85.30591349383849]
  知識集約型NLPタスクにおいて,RECITEは強力なパラダイムであることを示す。 具体的には、リサイクリングを中間ステップとして活用することにより、新しい最先端性能を実現することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T00:49:20Z)
• An Empirical Investigation of Commonsense Self-Supervision with Knowledge Graphs [67.23285413610243]
  大規模知識グラフから抽出した情報に基づく自己監督は、言語モデルの一般化を改善することが示されている。 本研究では,言語モデルに適用可能な合成データを生成するための知識サンプリング戦略とサイズの影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-21T19:49:04Z)
• WANLI: Worker and AI Collaboration for Natural Language Inference Dataset Creation [101.00109827301235]
  我々は人間と機械の協調に基づくデータセット作成のための新しいパラダイムを導入する。 我々は、データセット地図を用いて、挑戦的な推論パターンを示すサンプルを自動的に識別し、GPT-3に同様のパターンで新しい例を作成するよう指示する。 結果として得られたデータセットであるWANLIは、108,357の自然言語推論(NLI)の例からなり、ユニークな経験的強度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-16T03:13:49Z)
• STORIUM: A Dataset and Evaluation Platform for Machine-in-the-Loop Story Generation [48.56586847883825]
  我々は、オンラインのコラボレーティブなストーリーテリングコミュニティであるSTORiumから構築されたデータセットと評価プラットフォームを紹介した。 データセットには6Kの長編記事と、各物語に散在する詳細な自然言語アノテーションが含まれています。 我々は、STORiumにそれらを統合することで、データセット上で微調整された言語モデルを評価し、実際の著者は提案されたストーリーの継続をモデルに問い合わせ、編集することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T23:26:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。