論文の概要: EpiK-Eval: Evaluation for Language Models as Epistemic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15372v2
• Date: Thu, 22 Feb 2024 20:59:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 18:00:07.740379
• Title: EpiK-Eval: Evaluation for Language Models as Epistemic Models
• Title（参考訳）: EpiK-Eval: てんかんモデルとしての言語モデルの評価
• Authors: Gabriele Prato, Jerry Huang, Prasannna Parthasarathi, Shagun Sodhani, Sarath Chandar
• Abstract要約: セグメンテッドな物語から一貫した知識表現を定式化する上で,LLMの習熟度を評価するための新しい質問答えベンチマークであるEpiK-Evalを紹介する。 これらの欠点は、一般的な訓練目的の本質的な性質に起因していると論じる。 本研究の成果は,より堅牢で信頼性の高いLCMを開発する上での洞察を与えるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.485951373967502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the age of artificial intelligence, the role of large language models (LLMs) is becoming increasingly central. Despite their growing prevalence, their capacity to consolidate knowledge from different training documents - a crucial ability in numerous applications - remains unexplored. This paper presents the first study examining the capability of LLMs to effectively combine such information within their parameter space. We introduce EpiK-Eval, a novel question-answering benchmark tailored to evaluate LLMs' proficiency in formulating a coherent and consistent knowledge representation from segmented narratives. Evaluations across various LLMs reveal significant weaknesses in this domain. We contend that these shortcomings stem from the intrinsic nature of prevailing training objectives. Consequently, we advocate for refining the approach towards knowledge consolidation, as it harbors the potential to dramatically improve their overall effectiveness and performance. The findings from this study offer insights for developing more robust and reliable LLMs. Our code and benchmark are available at https://github.com/chandar-lab/EpiK-Eval
• Abstract（参考訳）: 人工知能の時代、大規模言語モデル(LLM)の役割はますます中心となってきています。 その普及にもかかわらず、異なるトレーニングドキュメントから知識を集約する能力は、多くのアプリケーションにおいて重要な能力である。 本稿では,LLMがパラメータ空間内で効果的に情報を組み合わせる能力について検討する。 セグメンテッドな物語から一貫した知識表現を定式化する上で,LLMの習熟度を評価するための新しい質問答えベンチマークであるEpiK-Evalを紹介する。 様々なLSMに対する評価は、この領域において重大な弱点を示す。 これらの欠点は、一般的な訓練目的の本質的な性質に起因していると主張する。 その結果,知識統合へのアプローチの洗練を提唱し,その全体的な効果と性能を劇的に向上させる可能性を秘めている。 本研究は, より堅牢で信頼性の高いLCMを開発するための知見を提供する。 私たちのコードとベンチマークはhttps://github.com/chandar-lab/epik-evalで利用可能です。

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