論文の概要: Remember This Event That Year? Assessing Temporal Information and Reasoning in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11997v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 09:43:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 17:16:54.790261
• Title: Remember This Event That Year? Assessing Temporal Information and Reasoning in Large Language Models
• Title（参考訳）: その年の出来事を覚えてるか? 大規模言語モデルにおける時間情報と推論の評価
• Authors: Himanshu Beniwal, Kowsik Nandagopan D, Mayank Singh
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はますます普及しているが、時間的情報を推論し保持する能力は依然として限られている。 本稿では,新しい大規模時間的データセットであるtextbfTempUN の最先端モデルを用いて,時間的保持と推論能力の大幅な制限を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3062731746155414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly becoming ubiquitous, yet their ability to reason about and retain temporal information remains limited. This hinders their application in real-world scenarios where understanding the sequential nature of events is crucial. This paper experiments with state-of-the-art models on a novel, large-scale temporal dataset, \textbf{TempUN}, to reveal significant limitations in temporal retention and reasoning abilities. Interestingly, closed-source models indicate knowledge gaps more frequently, potentially suggesting a trade-off between uncertainty awareness and incorrect responses. Further, exploring various fine-tuning approaches yielded no major performance improvements. The associated dataset and code are available at the following URL (https://github.com/lingoiitgn/TempUN).
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はますます普及しているが、時間的情報の推論と保持能力は依然として限られている。 これにより、イベントのシーケンシャルな性質を理解することが不可欠である現実世界のシナリオでのアプリケーションの障害となる。 本稿では,新しい大規模時間的データセットである「textbf{TempUN}」の最先端モデルを用いて,時間的保持と推論能力の大幅な制限を明らかにする。 興味深いことに、クローズドソースモデルは知識ギャップをより頻繁に示し、不確実性認識と誤った反応のトレードオフを示唆している。 さらに、様々な微調整アプローチを探索しても大きな性能改善は得られなかった。 関連するデータセットとコードは、以下のURLで利用できる(https://github.com/lingoiitgn/TempUN)。

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