論文の概要: Evaluating Large Language Models on Controlled Generation Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14542v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 03:48:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 22:51:27.376204
• Title: Evaluating Large Language Models on Controlled Generation Tasks
• Title（参考訳）: 制御された生成課題における大規模言語モデルの評価
• Authors: Jiao Sun, Yufei Tian, Wangchunshu Zhou, Nan Xu, Qian Hu, Rahul Gupta, John Frederick Wieting, Nanyun Peng, Xuezhe Ma
• Abstract要約: 本稿では,異なる粒度を持つ文計画ベンチマークを含む,様々なベンチマークを広範囲に分析する。 大規模言語モデルと最先端の微調整された小型モデルを比較した後、大規模言語モデルが後方に落ちたり、比較されたり、より小型モデルの能力を超えたりしたスペクトルを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.64781370921486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While recent studies have looked into the abilities of large language models in various benchmark tasks, including question generation, reading comprehension, multilingual and etc, there have been few studies looking into the controllability of large language models on generation tasks. We present an extensive analysis of various benchmarks including a sentence planning benchmark with different granularities. After comparing large language models against state-of-the-start finetuned smaller models, we present a spectrum showing large language models falling behind, are comparable, or exceed the ability of smaller models. We conclude that **large language models struggle at meeting fine-grained hard constraints**.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では,質問生成,読解,多言語など,様々なベンチマークタスクにおける大規模言語モデルの能力について検討されているが,生成タスクにおける大規模言語モデルの制御性についての研究は少ない。 粒度の異なる文計画ベンチマークを含む,様々なベンチマークの広範な分析を行う。 大規模言語モデルと最先端の微調整された小型モデルを比較した後、大規模言語モデルが後方に落ちたり、比較されたり、小型モデルの能力を超えたりしたスペクトルを示す。 我々は**大きな言語モデルがきめ細かい制約を満たすのに苦労していると結論づける*。

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