論文の概要: Can Large Language Models Understand Context?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00858v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 18:55:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 13:49:55.386993
• Title: Can Large Language Models Understand Context?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは文脈を理解できるか?
• Authors: Yilun Zhu, Joel Ruben Antony Moniz, Shruti Bhargava, Jiarui Lu, Dhivya Piraviperumal, Site Li, Yuan Zhang, Hong Yu, Bo-Hsiang Tseng
• Abstract要約: 本稿では,生成モデルの評価に適合する既存のデータセットを適応させることにより,文脈理解ベンチマークを提案する。 実験結果から, 事前学習された高密度モデルでは, 最先端の微調整モデルと比較して, よりニュアンスな文脈特徴の理解に苦慮していることが明らかとなった。 LLM圧縮は研究と実世界のアプリケーションの両方において重要度が高くなっているため、文脈学習環境下での量子化モデルの文脈理解を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.196362853457412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding context is key to understanding human language, an ability which Large Language Models (LLMs) have been increasingly seen to demonstrate to an impressive extent. However, though the evaluation of LLMs encompasses various domains within the realm of Natural Language Processing, limited attention has been paid to probing their linguistic capability of understanding contextual features. This paper introduces a context understanding benchmark by adapting existing datasets to suit the evaluation of generative models. This benchmark comprises of four distinct tasks and nine datasets, all featuring prompts designed to assess the models' ability to understand context. First, we evaluate the performance of LLMs under the in-context learning pretraining scenario. Experimental results indicate that pre-trained dense models struggle with understanding more nuanced contextual features when compared to state-of-the-art fine-tuned models. Second, as LLM compression holds growing significance in both research and real-world applications, we assess the context understanding of quantized models under in-context-learning settings. We find that 3-bit post-training quantization leads to varying degrees of performance reduction on our benchmark. We conduct an extensive analysis of these scenarios to substantiate our experimental results.
• Abstract（参考訳）: 文脈を理解することは、人間の言語を理解するための鍵であり、大きな言語モデル(LLM)が目覚ましいほどに実証されている能力である。 しかし,LLMの評価は自然言語処理の領域内において様々な領域を包含しているが,文脈的特徴を理解する言語能力の検証には注意が払われている。 本稿では,既存のデータセットを生成モデルに適合させたコンテキスト理解ベンチマークを提案する。 このベンチマークは、4つの異なるタスクと9つのデータセットで構成されており、いずれもモデルがコンテキストを理解する能力を評価するように設計されたプロンプトを特徴としている。 まず,文脈内学習事前学習シナリオにおいて,llmの性能を評価する。 実験結果から, 事前学習された高密度モデルでは, 最先端の微調整モデルと比較して, よりニュアンスな文脈特徴の理解に苦慮していることが示された。 第二に、LLM圧縮は研究と実世界のアプリケーションの両方において重要性が増しているため、文脈学習環境下での量子化モデルの文脈理解を評価する。 トレーニング後の3ビットの量子化は,ベンチマークのパフォーマンス低下につながることが分かりました。 実験結果を実証するために,これらのシナリオを広範囲に分析する。

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