論文の概要: PhonologyBench: Evaluating Phonological Skills of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02456v2
• Date: Fri, 5 Apr 2024 04:55:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 11:37:03.526431
• Title: PhonologyBench: Evaluating Phonological Skills of Large Language Models
• Title（参考訳）: PhonologyBench: 大規模言語モデルの音韻論的スキルの評価
• Authors: Ashima Suvarna, Harshita Khandelwal, Nanyun Peng,
• Abstract要約: 音声学は、音声の構造と発音規則の研究であり、Large Language Model (LLM) 研究において批判的であるが、しばしば見落とされがちな要素である。 LLMの音韻的スキルを明示的にテストするための3つの診断タスクからなる新しいベンチマークであるPhonologyBenchを提案する。 我々は,Rhyme Word GenerationとSyllable countingにおいて,人間と比較した場合,それぞれ17%と45%の有意なギャップを観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.80997670335227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Phonology, the study of speech's structure and pronunciation rules, is a critical yet often overlooked component in Large Language Model (LLM) research. LLMs are widely used in various downstream applications that leverage phonology such as educational tools and poetry generation. Moreover, LLMs can potentially learn imperfect associations between orthographic and phonological forms from the training data. Thus, it is imperative to benchmark the phonological skills of LLMs. To this end, we present PhonologyBench, a novel benchmark consisting of three diagnostic tasks designed to explicitly test the phonological skills of LLMs in English: grapheme-to-phoneme conversion, syllable counting, and rhyme word generation. Despite having no access to speech data, LLMs showcased notable performance on the PhonologyBench tasks. However, we observe a significant gap of 17% and 45% on Rhyme Word Generation and Syllable counting, respectively, when compared to humans. Our findings underscore the importance of studying LLM performance on phonological tasks that inadvertently impact real-world applications. Furthermore, we encourage researchers to choose LLMs that perform well on the phonological task that is closely related to the downstream application since we find that no single model consistently outperforms the others on all the tasks.
• Abstract（参考訳）: 音声学は、音声の構造と発音規則の研究であり、Large Language Model (LLM) 研究において批判的であるが、しばしば見落とされがちな要素である。 LLMは、教育ツールや詩生成といった音韻学を活用する様々な下流アプリケーションで広く使われている。 さらに、LLMはトレーニングデータから、正書法と音韻法の間の不完全関連を学習することができる。 したがって、LLMの音韻論的スキルをベンチマークすることは必須である。 そこで本研究では, 音韻変換, 音節カウント, 韻律生成という, LLMの音韻的スキルを明示的にテストするための3つの診断タスクからなる新しいベンチマークであるPhonologyBenchを提案する。 音声データにアクセスできなかったにもかかわらず、LLMはPhonologyBenchタスクで顕著なパフォーマンスを示した。 しかし,Rhyme Word GenerationとSyllable countingでは,人間に比べて17%,Syllable countingでは45%の差が見られた。 本研究は, 実世界の応用に不注意に影響を及ぼす音韻的タスクにおけるLLM性能の研究の重要性を浮き彫りにした。 さらに,下流アプリケーションと密接な関係にある音韻的タスクにおいて,どのモデルも全てのタスクにおいて他のモデルより常に優れていないことを知るため,研究者はLLMを選択することを推奨する。

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