論文の概要: Carpe Diem: On the Evaluation of World Knowledge in Lifelong Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08106v2
• Date: Sat, 20 Apr 2024 07:11:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 00:23:13.765335
• Title: Carpe Diem: On the Evaluation of World Knowledge in Lifelong Language Models
• Title（参考訳）: Carpe Diem:生涯言語モデルにおける世界知識の評価について
• Authors: Yujin Kim, Jaehong Yoon, Seonghyeon Ye, Sangmin Bae, Namgyu Ho, Sung Ju Hwang, Se-young Yun,
• Abstract要約: 進化するウィキペディアデータベース上でのLMのトレーニングと評価を目的とした,時間的に進化する質問応答ベンチマークであるEvolvingQAを紹介する。 既存の継続的な学習ベースラインが、時代遅れの知識の更新と削除に悩まされていることを明らかにする。 本研究の目的は,実世界の情報の動的性質をモデル化することであり,言語モデルの進化適応性を忠実に評価することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.81091933317882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The dynamic nature of knowledge in an ever-changing world presents challenges for language models trained on static data; the model in the real world often requires not only acquiring new knowledge but also overwriting outdated information into updated ones. To study the ability of language models for these time-dependent dynamics in human language, we introduce a novel task, EvolvingQA, a temporally evolving question-answering benchmark designed for training and evaluating LMs on an evolving Wikipedia database. The construction of EvolvingQA is automated with our pipeline using large language models. We uncover that existing continual learning baselines suffer from updating and removing outdated knowledge. Our analysis suggests that models fail to rectify knowledge due to small weight gradients. In addition, we elucidate that language models particularly struggle to reflect the change of numerical or temporal information. Our work aims to model the dynamic nature of real-world information, suggesting faithful evaluations of the evolution-adaptability of language models.
• Abstract（参考訳）: 常に変化する世界の知識のダイナミックな性質は、静的データに基づいて訓練された言語モデルに対する課題を提示している。 人間の言語におけるこれらの時間依存力学のための言語モデルの能力を研究するために、進化するウィキペディアデータベース上でLMを訓練し評価するために設計された、時間的に進化する質問応答ベンチマークであるEvolvingQAを導入する。 EvolvingQAの構築は、大規模な言語モデルを使用してパイプラインで自動化されます。 既存の継続的な学習ベースラインが、時代遅れの知識の更新と削除に悩まされていることを明らかにする。 我々の分析では、モデルが小さな重み勾配のために知識の修正に失敗することを示唆している。 さらに,言語モデルが特に数値情報や時間情報の変化を反映するのに苦慮していることも明らかにした。 本研究の目的は,実世界の情報の動的性質をモデル化することであり,言語モデルの進化適応性を忠実に評価することである。

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