論文の概要: Language models are not naysayers: An analysis of language models on negation benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08189v1
• Date: Wed, 14 Jun 2023 01:16:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 20:44:49.003510
• Title: Language models are not naysayers: An analysis of language models on negation benchmarks
• Title（参考訳）: 言語モデルは否定者ではない:否定ベンチマークによる言語モデルの解析
• Authors: Thinh Hung Truong, Timothy Baldwin, Karin Verspoor, Trevor Cohn
• Abstract要約: 我々は,次世代自動回帰言語モデルによる否定処理能力の評価を行った。 LLMには,否定の存在に対する感受性,否定の語彙的意味を捉える能力の欠如,否定下での推論の失敗など,いくつかの制限があることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.32362243122714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Negation has been shown to be a major bottleneck for masked language models, such as BERT. However, whether this finding still holds for larger-sized auto-regressive language models (``LLMs'') has not been studied comprehensively. With the ever-increasing volume of research and applications of LLMs, we take a step back to evaluate the ability of current-generation LLMs to handle negation, a fundamental linguistic phenomenon that is central to language understanding. We evaluate different LLMs -- including the open-source GPT-neo, GPT-3, and InstructGPT -- against a wide range of negation benchmarks. Through systematic experimentation with varying model sizes and prompts, we show that LLMs have several limitations including insensitivity to the presence of negation, an inability to capture the lexical semantics of negation, and a failure to reason under negation.
• Abstract（参考訳）: BERTのようなマスキング言語モデルでは、否定が大きなボトルネックであることが示されている。 しかし、この発見がより大きな自己回帰型言語モデル(``LLMs'')をまだ包括的に研究していない。 言語理解の中心となる基本的な言語現象である否定に対処する現在の世代のLSMの能力を評価するために,LLMの研究と応用の増大とともに一歩後退する。 我々は,オープンソースの GPT-neo や GPT-3, InstructGPT など,さまざまな LLM を,幅広い否定ベンチマークに対して評価する。 様々なモデルサイズとプロンプトを用いた系統的実験により, llmは否定の存在に対する無感性, 否定の語彙意味を捉えることができないこと, 否定下での推論に失敗することなど, いくつかの制限があることが示されている。

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