論文の概要: What's the Meaning of Superhuman Performance in Today's NLU?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08414v1
• Date: Mon, 15 May 2023 07:48:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-16 15:41:20.023353
• Title: What's the Meaning of Superhuman Performance in Today's NLU?
• Title（参考訳）: 今日のNLUにおける超人的パフォーマンスの意味は?
• Authors: Simone Tedeschi, Johan Bos, Thierry Declerck, Jan Hajic, Daniel Hershcovich, Eduard H. Hovy, Alexander Koller, Simon Krek, Steven Schockaert, Rico Sennrich, Ekaterina Shutova, Roberto Navigli
• Abstract要約: 我々は,SuperGLUE や SQuAD などのベンチマークが人間と PLM の比較に重大な制限を課していることを示す。 より公平で透過的なベンチマークのためのレコメンデーションを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 145.75798804940766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the last five years, there has been a significant focus in Natural Language Processing (NLP) on developing larger Pretrained Language Models (PLMs) and introducing benchmarks such as SuperGLUE and SQuAD to measure their abilities in language understanding, reasoning, and reading comprehension. These PLMs have achieved impressive results on these benchmarks, even surpassing human performance in some cases. This has led to claims of superhuman capabilities and the provocative idea that certain tasks have been solved. In this position paper, we take a critical look at these claims and ask whether PLMs truly have superhuman abilities and what the current benchmarks are really evaluating. We show that these benchmarks have serious limitations affecting the comparison between humans and PLMs and provide recommendations for fairer and more transparent benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 過去5年間、自然言語処理(NLP)において、より大きな事前学習言語モデル(PLM)の開発や、SuperGLUEやSQuADといったベンチマークを導入して、言語理解、推論、理解の能力を測定することに注力してきた。 これらのPLMはこれらのベンチマークで印象的な成果を上げており、場合によっては人間のパフォーマンスを上回ります。 これは超人的能力の主張と、あるタスクが解決されたという挑発的な考えにつながった。 本稿では、これらの主張を批判的に考察し、PLMが本当に超人的能力を持つのか、現在のベンチマークが実際に評価しているのかを問う。 これらのベンチマークは人間とPLMの比較に重大な制約があることを示し、より公平で透明なベンチマークの推奨を提供する。

関連論文リスト

• The BiGGen Bench: A Principled Benchmark for Fine-grained Evaluation of Language Models with Language Models [94.31327813151208]
  BiGGen Benchは、77のタスクにわたるLMの9つの異なる能力を徹底的に評価するために設計された、原則化された世代ベンチマークである。 BiGGen Benchの重要な特徴は、インスタンス固有の評価基準の使用であり、人間の評価のニュアンスな識別を忠実に反映している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T12:30:30Z)
• Can Language Models Recognize Convincing Arguments? [12.458437450959416]
  大規模言語モデル(LLM)は、説得力のある物語を創造し広める可能性について懸念を提起している。 本研究は、説得力のある議論を検知し、その説得力に関する洞察を得るための性能について研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T17:38:33Z)
• CLOMO: Counterfactual Logical Modification with Large Language Models [109.60793869938534]
  本稿では,新しいタスク,CLOMO(Counterfactual Logical Modification)と高品質な人間アノテーションベンチマークを紹介する。 このタスクでは、LLMは所定の論理的関係を維持するために、与えられた議論的テキストを順応的に変更しなければなりません。 LLMの自然言語出力を直接評価する革新的な評価指標である自己評価スコア(SES)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T08:29:54Z)
• FollowEval: A Multi-Dimensional Benchmark for Assessing the Instruction-Following Capability of Large Language Models [42.72420855478716]
  FollowEvalベンチマークは、英語と中国語の両方のインスタンスで構成されている。 それぞれのテスト例は、複数の次元を評価するように設計されています。 我々は、FollowEvalベンチマークを用いて様々なLCMを評価し、その性能が人間のそれよりかなり遅れていることを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T11:53:31Z)
• The Two Word Test: A Semantic Benchmark for Large Language Models [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は最近、高度な専門試験に合格するなど、顕著な能力を示している。 この業績は、言語に対する人間的な理解や「真の」理解の達成に近づいていることを多くの人に示唆している。 本稿では,2単語のフレーズを用いてLLMのセマンティック能力を評価するオープンソースベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T17:22:03Z)
• Do LLMs Understand Social Knowledge? Evaluating the Sociability of Large Language Models with SocKET Benchmark [14.922083834969323]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な構文、談話、推論タスクでうまく機能することが示されている。 我々は、社会知識をテストする58のNLPタスクを含む理論駆動型ベンチマーク「SocKET」を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T09:21:06Z)
• Evaluating the Performance of Large Language Models on GAOKAO Benchmark [53.663757126289795]
  本稿では,中国のガオカオ検定の質問をサンプルとして用いた直感的なベンチマークであるガオカオベンチについて紹介する。 人間の評価により, GPT-4, ChatGPT, ERNIE-Botを含むLLMの変換総得点を得た。 また、LLMを用いて主観的質問を格付けし、モデルスコアが人間のスコアと適度な一貫性を達成することを確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T14:39:28Z)
• Benchmarking Large Language Models for News Summarization [79.37850439866938]
  大規模言語モデル(LLM)は自動要約を約束しているが、その成功の背景にある理由はよく分かっていない。 LLMのゼロショット要約能力の鍵は、モデルサイズではなく、命令チューニングにある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T18:46:19Z)
• Despite "super-human" performance, current LLMs are unsuited for decisions about ethics and safety [0.0]
  我々は、もう1つの「スーパーヒューマン」な結果につながる、シンプルな新しいプロンプト戦略を提供します。 平均的なパフォーマンスを判断能力に頼っていることは、非常に誤解を招く可能性がある。 また、いくつかの例では、モデルサイズによる逆スケーリングの兆候を観察し、モデルに"推論を説明する"よう促すことが、しばしば非倫理的行動の顕著な正当化につながることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T00:29:45Z)
• FewJoint: A Few-shot Learning Benchmark for Joint Language Understanding [55.38905499274026]
  機械学習は、機械学習における重要なステップの1つだ。 FewJointは、NLP用のFew-Shot Learningベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-17T08:17:12Z)

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。