論文の概要: Data Distribution Bottlenecks in Grounding Language Models to Knowledge Bases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08345v3
• Date: Fri, 9 Feb 2024 07:09:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 20:31:39.630260
• Title: Data Distribution Bottlenecks in Grounding Language Models to Knowledge Bases
• Title（参考訳）: 接地言語モデルにおける知識ベースへのデータ分散基盤
• Authors: Yiheng Shu, Zhiwei Yu
• Abstract要約: 言語モデル(LM)は、自然言語と形式言語の両方を理解し、生成する際、すでに顕著な能力を示している。 本論文は,知識ベース質問応答(KBQA)を課題として,LMが直面する課題を明らかにすることを目的とした実験的研究である。 実験の結果,提案手法を応用しても,様々な次元において,先進的な小・大規模言語モデルの性能が低下していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.610231090476857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language models (LMs) have already demonstrated remarkable abilities in understanding and generating both natural and formal language. Despite these advances, their integration with real-world environments such as large-scale knowledge bases (KBs) remains an underdeveloped area, affecting applications such as semantic parsing and indulging in "hallucinated" information. This paper is an experimental investigation aimed at uncovering the robustness challenges that LMs encounter when tasked with knowledge base question answering (KBQA). The investigation covers scenarios with inconsistent data distribution between training and inference, such as generalization to unseen domains, adaptation to various language variations, and transferability across different datasets. Our comprehensive experiments reveal that even when employed with our proposed data augmentation techniques, advanced small and large language models exhibit poor performance in various dimensions. While the LM is a promising technology, the robustness of the current form in dealing with complex environments is fragile and of limited practicality because of the data distribution issue. This calls for future research on data collection and LM learning paradims.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(lms)はすでに自然言語と形式言語の両方を理解し、生成する顕著な能力を示している。 これらの進歩にもかかわらず、大規模知識ベース(kbs)のような実世界の環境との統合は未開発の領域であり、意味解析や「幻覚的」な情報の利用といったアプリケーションに影響を与える。 本稿では,知識ベース質問応答 (KBQA) のタスクにおいて,LMが直面する堅牢性の課題を明らかにすることを目的とした実験的研究である。 この調査は、トレーニングと推論の間の一貫性のないデータ分散、例えば、未認識のドメインへの一般化、さまざまな言語のバリエーションへの適応、異なるデータセット間の転送可能性といったシナリオをカバーする。 包括的実験により,提案するデータ拡張手法を用いても,先進的な小・大規模言語モデルでは様々な面で性能が低下することが判明した。 LMは有望な技術である一方、複雑な環境を扱う際の現在の形態の堅牢性は、データ分散の問題により脆弱で、実用性は限られている。 これは、データ収集とLM学習パラダイムに関する将来の研究を要求する。

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