論文の概要: TRAM: Benchmarking Temporal Reasoning for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00835v2
• Date: Tue, 3 Oct 2023 13:54:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 01:40:04.028398
• Title: TRAM: Benchmarking Temporal Reasoning for Large Language Models
• Title（参考訳）: TRAM:大規模言語モデルのための時間推論ベンチマーク
• Authors: Yuqing Wang, Yun Zhao
• Abstract要約: 10個のデータセットからなる時間的推論ベンチマークであるTRAMを紹介する。 一般的な大言語モデル(LLM)を用いて広範囲な評価を行う。 以上の結果から,これらのモデルが時間的推論タスクにおいて,人間のパフォーマンスに追随していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.30980373935713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reasoning about time is essential for understanding the nuances of events described in natural language. Previous research on this topic has been limited in scope, characterized by a lack of standardized benchmarks that would allow for consistent evaluations across different studies. In this paper, we introduce TRAM, a temporal reasoning benchmark composed of ten datasets, encompassing various temporal aspects of events such as order, arithmetic, frequency, and duration, designed to facilitate a comprehensive evaluation of the temporal reasoning capabilities of large language models (LLMs). We conduct an extensive evaluation using popular LLMs, such as GPT-4 and Llama2, in both zero-shot and few-shot learning scenarios. Additionally, we employ BERT-based models to establish the baseline evaluations. Our findings indicate that these models still trail human performance in temporal reasoning tasks. It is our aspiration that TRAM will spur further progress in enhancing the temporal reasoning abilities of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 時間に関する推論は自然言語で記述された出来事のニュアンスを理解するのに不可欠である。 このトピックに関する以前の研究は範囲が限られており、様々な研究で一貫した評価を可能にする標準ベンチマークが欠如していることが特徴である。 本稿では,大規模言語モデル(llm)の時間的推論能力の包括的評価を容易にするために,順序,算術,頻度,持続時間といったイベントのさまざまな時間的側面を包含する10のデータセットからなる時間的推論ベンチマークであるtrampを提案する。 GPT-4 や Llama2 のような一般的な LLM を用いて、ゼロショットおよび少数ショットの学習シナリオにおいて広範囲に評価を行う。 さらに,ベースライン評価の確立にはbertベースのモデルを用いる。 以上より,これらのモデルが時間的推論タスクにおいてヒトのパフォーマンスを追従していることが示唆された。 LLMの時間的推論能力を高めるために、TRAMがさらに進歩することを期待しています。

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