論文の概要: Are Human Conversations Special? A Large Language Model Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05045v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 04:44:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 21:10:12.162142
• Title: Are Human Conversations Special? A Large Language Model Perspective
• Title（参考訳）: 人間会話は特別か? 大規模言語モデルの視点から
• Authors: Toshish Jawale and Chaitanya Animesh and Sekhar Vallath and Kartik Talamadupula and Larry Heck
• Abstract要約: 本研究では、人間(人間)の自然な会話を理解するために、大規模言語モデル(LLM)の注意機構の変化を分析する。 その結果,言語モデルはドメイン固有の注意行動を示すが,人間の会話を専門化する能力には大きなギャップがあることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.623471682333964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study analyzes changes in the attention mechanisms of large language models (LLMs) when used to understand natural conversations between humans (human-human). We analyze three use cases of LLMs: interactions over web content, code, and mathematical texts. By analyzing attention distance, dispersion, and interdependency across these domains, we highlight the unique challenges posed by conversational data. Notably, conversations require nuanced handling of long-term contextual relationships and exhibit higher complexity through their attention patterns. Our findings reveal that while language models exhibit domain-specific attention behaviors, there is a significant gap in their ability to specialize in human conversations. Through detailed attention entropy analysis and t-SNE visualizations, we demonstrate the need for models trained with a diverse array of high-quality conversational data to enhance understanding and generation of human-like dialogue. This research highlights the importance of domain specialization in language models and suggests pathways for future advancement in modeling human conversational nuances.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人間(人間-人間)間の自然な会話を理解するための大規模言語モデル(llm)の注意メカニズムの変化を分析する。 llmの3つのユースケースを分析した: webコンテンツ、コード、数学的テキスト間のインタラクション。 これらのドメイン間の注意距離、分散、相互依存を分析することで、会話データによって生じるユニークな課題を浮き彫りにする。 特に、会話は長期の文脈的関係のニュアンスな扱いを必要とし、注意パターンを通してより複雑なものを表示する。 その結果,言語モデルはドメイン固有の注意行動を示すが,人間の会話を専門化する能力には大きなギャップがあることがわかった。 詳細な注意エントロピー解析とt-sne可視化により,多様な質の高い対話データを用いて学習したモデルの必要性を実証する。 本研究は、言語モデルにおけるドメイン特化の重要性を強調し、人間の会話ニュアンスのモデリングにおける将来の進歩の経路を提案する。

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