論文の概要: Sign of the Times: Evaluating the use of Large Language Models for Idiomaticity Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09279v1
• Date: Wed, 15 May 2024 11:55:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 13:36:32.811244
• Title: Sign of the Times: Evaluating the use of Large Language Models for Idiomaticity Detection
• Title（参考訳）: 時代の兆候: 慣用性検出における大規模言語モデルの利用評価
• Authors: Dylan Phelps, Thomas Pickard, Maggie Mi, Edward Gow-Smith, Aline Villavicencio,
• Abstract要約: 本研究は,SemEval 2022 Task 2a, FLUTE, MAGPIEの3つの慣用性データセット上でのLLMの性能について考察する。 これらのモデルが競合する性能を与える一方で、最大のスケールであっても、微調整されたタスク固有モデルの結果と一致しないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2724928083094196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the recent ubiquity of large language models and their high zero-shot prompted performance across a wide range of tasks, it is still not known how well they perform on tasks which require processing of potentially idiomatic language. In particular, how well do such models perform in comparison to encoder-only models fine-tuned specifically for idiomaticity tasks? In this work, we attempt to answer this question by looking at the performance of a range of LLMs (both local and software-as-a-service models) on three idiomaticity datasets: SemEval 2022 Task 2a, FLUTE, and MAGPIE. Overall, we find that whilst these models do give competitive performance, they do not match the results of fine-tuned task-specific models, even at the largest scales (e.g. for GPT-4). Nevertheless, we do see consistent performance improvements across model scale. Additionally, we investigate prompting approaches to improve performance, and discuss the practicalities of using LLMs for these tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデルの普及と、その高いゼロショットにより、幅広いタスクにパフォーマンスがもたらされたにもかかわらず、潜在的に慣用的な言語処理を必要とするタスクにおいて、それらがいかにうまく機能するかは、まだ分かっていない。 特に、慣用性タスクに特化して微調整されたエンコーダのみのモデルと比較して、そのようなモデルはどの程度うまく機能しますか? 本研究では,3つの慣用性データセット(SemEval 2022 Task 2a, FLUTE, MAGPIE)上でのLLM(ローカルモデルとソフトウェア・アズ・ア・サービスモデルの両方)の性能に着目し,この問題に対処する。 全体としては,これらのモデルが競争性能を示す一方で,最大規模(GPT-4など)でも細調整されたタスク固有モデルの結果と一致しないことがわかった。 それでも、モデルスケール全体で一貫したパフォーマンス改善が見られます。 さらに,性能向上のための提案手法について検討し,これらの課題にLLMを使うことの実用性について考察する。

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