論文の概要: This is not a Dataset: A Large Negation Benchmark to Challenge Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15941v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 15:38:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 17:59:00.382142
• Title: This is not a Dataset: A Large Negation Benchmark to Challenge Large Language Models
• Title（参考訳）: これはデータセットではない: 大きな言語モデルに挑戦する大規模な否定ベンチマーク
• Authors: Iker Garc\'ia-Ferrero, Bego\~na Altuna, Javier \'Alvez, Itziar Gonzalez-Dios, German Rigau
• Abstract要約: 我々は,否定を理解する大規模言語モデルの最適部分性能の理由を明らかにする。 我々は,コモンセンス知識に関する40万前後の記述文を半自動生成する大規模データセットを提案する。 我々は,その一般化と推論能力を把握するために,ゼロショットアプローチで利用可能な最大オープンLCMを用いてデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.017326849033009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Although large language models (LLMs) have apparently acquired a certain level of grammatical knowledge and the ability to make generalizations, they fail to interpret negation, a crucial step in Natural Language Processing. We try to clarify the reasons for the sub-optimal performance of LLMs understanding negation. We introduce a large semi-automatically generated dataset of circa 400,000 descriptive sentences about commonsense knowledge that can be true or false in which negation is present in about 2/3 of the corpus in different forms. We have used our dataset with the largest available open LLMs in a zero-shot approach to grasp their generalization and inference capability and we have also fine-tuned some of the models to assess whether the understanding of negation can be trained. Our findings show that, while LLMs are proficient at classifying affirmative sentences, they struggle with negative sentences and lack a deep understanding of negation, often relying on superficial cues. Although fine-tuning the models on negative sentences improves their performance, the lack of generalization in handling negation is persistent, highlighting the ongoing challenges of LLMs regarding negation understanding and generalization. The dataset and code are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)はある種の文法知識と一般化能力を獲得したが、自然言語処理において重要なステップである否定の解釈に失敗している。 我々は,LLMが否定を理解する上での最適でない性能の理由を明らかにする。 本稿では,コーパスの約2/3に否定が存在する真偽の常識知識に関する記述文約40万文の大規模な半自動生成データセットを,異なる形式で紹介する。 我々は,その一般化と推論能力を把握するため,ゼロショットアプローチで利用可能な最大オープンLCMを用いてデータセットを構築し,また,否定の理解をトレーニングできるかどうかを評価するために,いくつかのモデルを微調整した。 以上の結果から, LLMは肯定文の分類に長けているが, 否定文に苦慮し, 否定の深い理解が欠如していることが示唆された。 否定文のモデルを微調整することで、その性能は向上するが、否定処理における一般化の欠如は持続的であり、否定理解と一般化に関するLLMの継続的な課題を強調している。 データセットとコードは公開されている。

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