論文の概要: I am a Strange Dataset: Metalinguistic Tests for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05300v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 18:06:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 14:09:59.290080
• Title: I am a Strange Dataset: Metalinguistic Tests for Language Models
• Title（参考訳）: 私は奇妙なデータセットです - 言語モデルのメタ言語テスト
• Authors: Tristan Thrush, Jared Moore, Miguel Monares, Christopher Potts, Douwe Kiela
• Abstract要約: I am a Strange dataset"は、大規模言語モデルがメタ言語を扱えるかどうかという問題に対処する新しいデータセットである。 データセットは専門家によって手作りされ、専門家でないアノテーションによって検証される。 すべてのモデルは、サブタスクと、自己参照的でないメタinguistic Controlデータの両方で、ほぼ偶然に実行されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.67384679619348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Statements involving metalinguistic self-reference ("This paper has six sections.") are prevalent in many domains. Can large language models (LLMs) handle such language? In this paper, we present "I am a Strange Dataset", a new dataset for addressing this question. There are two subtasks: generation and verification. In generation, models continue statements like "The penultimate word in this sentence is" (where a correct continuation is "is"). In verification, models judge the truth of statements like "The penultimate word in this sentence is sentence." (false). We also provide minimally different metalinguistic non-self-reference examples to complement the main dataset by probing for whether models can handle metalinguistic language at all. The dataset is hand-crafted by experts and validated by non-expert annotators. We test a variety of open-source LLMs (7B to 70B parameters) as well as closed-source LLMs through APIs. All models perform close to chance across both subtasks and even on the non-self-referential metalinguistic control data, though we find some steady improvement with model scale. GPT 4 is the only model to consistently do significantly better than chance, and it is still only in the 60% range, while our untrained human annotators score well in the 89-93% range. The dataset and evaluation toolkit are available at https://github.com/TristanThrush/i-am-a-strange-dataset.
• Abstract（参考訳）: メタリング主義的自己参照("this paper has six section.")は、多くの領域で一般的である。 大きな言語モデル(LLM)はそのような言語を扱えるのか? 本稿では,この問題に対処するための新しいデータセットである"I am a Strange Dataset"を提案する。 生成と検証の2つのサブタスクがある。 世代では、モデルが「この文の最後尾の単語は」(正しい継続が"is"である)などの文を継続する。 検証において、モデルは「この文の最後尾の単語は文である」といった文の真理を判断する(偽)。 また、モデルが金属言語をまったく扱うことができるかどうかを調べることによって、メインデータセットを補完するために、最小のメタリング主義的非自己参照例も提供します。 データセットは専門家によって手作りされ、専門家でないアノテーションによって検証される。 各種のオープンソースLLM(7Bから70Bのパラメータ)と,APIによるクローズドソースLLMをテストする。 モデルスケールは安定的に改善されているものの、すべてのモデルがサブタスクと非自己参照メタプログラミング制御データの両方でほぼ偶然に実行されます。 GPT 4は、偶然よりもずっと良く動作する唯一のモデルであり、まだ60%の範囲でしかなく、訓練されていない人間のアノテータは89-93%の範囲で良いスコアを得ています。 データセットと評価ツールキットはhttps://github.com/TristanThrush/i-am-a-strange-datasetで入手できる。

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