論文の概要: Large Language Models as Counterfactual Generator: Strengths and Weaknesses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14791v1
• Date: Wed, 24 May 2023 06:44:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 19:03:01.434638
• Title: Large Language Models as Counterfactual Generator: Strengths and Weaknesses
• Title（参考訳）: 反事実発生器としての大規模言語モデル:強みと弱み
• Authors: Yongqi Li, Mayi Xu, Xin Miao, Shen Zhou, Tieyun Qian
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成タスクにおいて顕著な性能を示した。 本研究は,LLMの反実的生成能力と,この能力に影響を与える解析要因について検討することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.38796575777584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable performance in a range of natural language understanding and generation tasks. Yet, their ability to generate counterfactuals, which can be used for areas like data augmentation, remains under-explored. This study aims to investigate the counterfactual generation capabilities of LLMs and analysis factors that influence this ability. First, we evaluate how effective are LLMs in counterfactual generation through data augmentation experiments for small language models (SLMs) across four tasks: sentiment analysis, natural language inference, named entity recognition, and relation extraction. While LLMs show promising enhancements in various settings, they struggle in complex tasks due to their self-limitations and the lack of logical guidance to produce counterfactuals that align with commonsense. Second, our analysis reveals the pivotal role of providing accurate task definitions and detailed step-by-step instructions to LLMs in generating counterfactuals. Interestingly, we also find that LLMs can generate reasonable counterfactuals even with unreasonable demonstrations, which illustrates that demonstrations are primarily to regulate the output format.This study provides the first comprehensive insight into counterfactual generation abilities of LLMs, and offers a novel perspective on utilizing LLMs for data augmentation to enhance SLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成タスクにおいて顕著な性能を示した。 しかし、データ拡張のような領域で使用できる反ファクトを生成できる能力は、まだ未調査のままだ。 本研究は,LLMの反実的生成能力と,この能力に影響を与える解析要因について検討することを目的とする。 まず, 感情分析, 自然言語推論, 名前付き実体認識, 関係抽出の4つのタスクにまたがる小型言語モデル(SLM)のデータ拡張実験を通じて, 対物生成におけるLLMの有効性を評価する。 LLMは様々な場面で有望な機能強化を示す一方で、自己向上と、コモンセンスと整合する反事実を生み出すための論理的ガイダンスの欠如により、複雑なタスクに苦しむ。 第2に, タスク定義の正確化と, llm へのステップ・バイ・ステップ命令の詳細な提供という重要な役割を, 分析により明らかにする。 興味深いことに、LLMは、主に出力フォーマットを規制するためのデモであることを示す不合理なデモであっても、合理的な偽造物を生成することができる。本研究は、LCMの逆造物生成能力を初めて包括的に把握し、データ拡張にLLMを活用して、SLMを強化するための新しい視点を提供する。

関連論文リスト

• LLM The Genius Paradox: A Linguistic and Math Expert's Struggle with Simple Word-based Counting Problems [28.72485319617863]
  LLMは、人間が扱いやすいようないくつかの基本的なタスク、例えば単語トラウベリーの文字数rを数えるのに苦労する。 我々は,高度な数学的およびコーディング推論能力の伝達可能性について,特殊なLCMから単純なカウントタスクまでの測定を行う。 微調整や文脈内学習といった戦略と比較すると、係り受け推論はLLMのタスクをより知覚するのに役立つ最も堅牢で効率的な方法であることがわかる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T04:17:16Z)
• Defining Boundaries: A Spectrum of Task Feasibility for Large Language Models [6.008311204104302]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示しているが、多くの場合、その知識や能力を超えるクエリを処理できない。 本稿では,LLMが能力を超えるために必要なスキルのために,実用不可能なタスクを認識し,拒否する必要性に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-11T22:58:23Z)
• Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。 本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:08:09Z)
• Potential and Limitations of LLMs in Capturing Structured Semantics: A Case Study on SRL [78.80673954827773]
  大きな言語モデル(LLM)は、言語理解を高め、解釈可能性を改善し、バイアスを減らすために構造化セマンティクスをキャプチャする上で重要な役割を果たす。 セマンティック・ロール・ラベルリング(SRL)を,構造化意味論を抽出するLLMの能力を探るための基本課題として用いることを提案する。 LLMは実際にセマンティック構造をキャプチャすることができ、スケールアップは常にポテンシャルを反映するわけではない。 エラーのかなりの重複は、LLMと訓練されていない人間の両方によって行われ、全てのエラーの約30%を占めることに私たちは驚いています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T11:44:05Z)
• Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing [56.75702900542643]
  大規模言語モデルの自己改善のためのAlphaLLMを紹介する。 モンテカルロ木探索(MCTS)とLLMを統合し、自己改善ループを確立する。 実験の結果,AlphaLLM は付加アノテーションを使わずに LLM の性能を大幅に向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T15:21:34Z)
• Supervised Knowledge Makes Large Language Models Better In-context Learners [94.89301696512776]
  大規模言語モデル(LLM)は、素早い工学を通して、文脈内学習能力の出現を示す。 自然言語理解と質問応答におけるLLMの一般化性と事実性の向上という課題は、まだ未解決のままである。 本研究では, LLM の信頼性を高める枠組みを提案する。1) 分布外データの一般化,2) 差別モデルによる LLM のメリットの解明,3) 生成タスクにおける幻覚の最小化。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T07:24:46Z)
• TRACE: A Comprehensive Benchmark for Continual Learning in Large Language Models [52.734140807634624]
  調整された大規模言語モデル(LLM)は、タスク解決、指示に従うこと、安全性を確保することにおいて、例外的な能力を示す。 既存の連続学習ベンチマークでは、LLMをリードする上で十分な課題が欠如している。 LLMにおける継続学習を評価するための新しいベンチマークであるTRACEを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T16:38:49Z)
• Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations? [68.60618778027694]
  本稿では,事前学習した報酬モデルを診断ツールとして活用する,新たな合理的評価手法を提案する。 より長い会話は、質問を理解する能力の観点から言語モデルの包括的把握を示す。 この結果から,LLMは日常言語でよく使われる単語レベルの摂動に対する脆弱性をしばしば示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T09:23:46Z)

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。