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/2402.11997v2
• Date: Fri, 5 Jul 2024 11:26:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 23:53:32.916311
• Title: Remember This Event That Year? Assessing Temporal Information and Reasoning in Large Language Models
• Title（参考訳）: この年の出来事を覚えているだろうか?大規模言語モデルにおける時間的情報と推論
• Authors: Himanshu Beniwal, Dishant Patel, Kowsik Nandagopan D, Hritik Ladia, Ankit Yadav, 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、時間的情報を保持する能力と推論能力は依然として限られている。 本研究は,紀元前1万年から2100年の間,新しい数値時間データセットである textbfTempUN に関する12の最先端モデルを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.472789264981363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly ubiquitous, yet their ability to retain and reason about temporal information remains limited, hindering their application in real-world scenarios where understanding the sequential nature of events is crucial. Our study experiments with 12 state-of-the-art models (ranging from 2B to 70B+ parameters) on a novel numerical-temporal dataset, \textbf{TempUN}, spanning from 10,000 BCE to 2100 CE, to uncover significant temporal retention and comprehension limitations. We propose six metrics to assess three learning paradigms to enhance temporal knowledge acquisition. Our findings reveal that open-source models exhibit knowledge gaps more frequently, suggesting a trade-off between limited knowledge and incorrect responses. Additionally, various fine-tuning approaches significantly improved performance, reducing incorrect outputs and impacting the identification of 'information not available' in the generations. The associated dataset and code are available at (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、その時間的情報の保持と推論能力は依然として限られており、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のシナリオでの応用を妨げる。 本研究は,紀元前1万年から2100年にわたる新しい時間的データセットである \textbf{TempUN} 上で,12種類の最先端モデル(2Bから70B以上のパラメータ)を用いて実験を行い,時間的保持と理解の限界を明らかにした。 本研究では,時間的知識獲得を促進するための3つの学習パラダイムを評価するための6つの指標を提案する。 その結果,オープンソースモデルは知識ギャップの頻度が高く,限られた知識と誤った応答とのトレードオフが示唆された。 さらに、様々な微調整アプローチによって性能が大幅に向上し、不正な出力が減少し、世代間での「入手できない情報」の識別に影響を及ぼした。 関連するデータセットとコードは (https://github.com/lingoiitgn/TempUN) で公開されている。

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