Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models Lack Understanding of Character Composition of Words

論文の概要: Large Language Models Lack Understanding of Character Composition of Words

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11357v1
Date: Sat, 18 May 2024 18:08:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-21 18:09:02.859023
Title: Large Language Models Lack Understanding of Character Composition of Words
Title（参考訳）: 大言語モデルによる単語の文字構成の理解の欠如
Authors: Andrew Shin, Kunitake Kaneko,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理において顕著な性能を示した。これらの課題の多くは、人間が完璧に扱える簡単なタスクでさえ、確実に実行できないことが示されています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9901365062418317
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable performances on a wide range of natural language tasks. Yet, LLMs' successes have been largely restricted to tasks concerning words, sentences, or documents, and it remains questionable how much they understand the minimal units of text, namely characters. In this paper, we examine contemporary LLMs regarding their ability to understand character composition of words, and show that most of them fail to reliably carry out even the simple tasks that can be handled by humans with perfection. We analyze their behaviors with comparison to token level performances, and discuss the potential directions for future research.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理において顕著な性能を示した。しかし、LLMの成功は、言葉、文、文書に関するタスクに大きく制限されており、文字の最小単位、すなわち文字がどの程度理解されているかは疑問視されている。本稿では,文章の文字構成を理解する能力について,現代LLMについて検討し,そのほとんどが完璧に人間が扱える簡単なタスクであっても確実に実行できないことを示す。トークンレベルのパフォーマンスと比較して,それらの挙動を分析し,今後の研究の方向性について考察する。

関連論文リスト

Identifying and Analyzing Task-Encoding Tokens in Large Language Models [55.03191279766383]
本稿では,タスク性能が依存するタスク符号化トークンの識別と解析を行う。テンプレートとストップワードトークンはタスクエンコーディングが最も困難であることを示す。我々の研究は、大規模言語モデル(LLM)がいかにして、デモからタスクを実行するかを学習し、LLMでプレイされるさまざまな種類のトークンの役割の理解を深め、タスクエンコーディングトークンを不適切な利用から不安定を避けるための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-20T20:55:21Z)
Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations? [68.60618778027694]
本稿では,事前学習した報酬モデルを診断ツールとして活用する,新たな合理的評価手法を提案する。より長い会話は、質問を理解する能力の観点から言語モデルの包括的把握を示す。この結果から,LLMは日常言語でよく使われる単語レベルの摂動に対する脆弱性をしばしば示している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-20T09:23:46Z)
Limits for Learning with Language Models [4.20859414811553]
大規模言語モデル(LLM)がボレル階層の第一段階を超えて概念を学習できないことを示す。 LLMは、細部と深い言語的理解を必要とするタスクについて、正式な保証なしに運用を続ける。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-21T12:11:31Z)
Large Language Models Are Not Strong Abstract Reasoners [12.354660792999269]
大規模言語モデルは、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、非常に大きなパフォーマンスを示しています。 LLMが人間のような認知能力を達成できるのか、あるいはこれらのモデルがいまだに根本から取り囲まれているのかは不明だ。我々は,抽象的推論タスクの記憶以上の言語モデルを評価するための新しいベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-31T04:50:29Z)
Simple Linguistic Inferences of Large Language Models (LLMs): Blind Spots and Blinds [59.71218039095155]
我々は,ほとんどの人間が自明に感じる単純な推論タスクにおいて,言語理解能力を評価する。我々は, (i) 文法的に特定された含意, (ii) 不確実性のある明らかな副詞を持つ前提, (iii) 単調性含意を目標とする。モデルはこれらの評価セットに対して中程度から低い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-24T06:41:09Z)
Multilingual Large Language Models Are Not (Yet) Code-Switchers [41.47534626749588]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、幅広いタスクにおいて優れた機能を示している。発話の中で言語を交互に行う習慣は、いまだにほとんど受け継がれていない。 LLMの現在の「多言語主義」は、本質的にはコードスイッチングテキストの習熟度を示唆していない、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:50:48Z)
Interpretable Unified Language Checking [42.816372695828306]
本稿では,人間と機械生成言語の両方に対して,解釈可能で統一された言語チェック(UniLC)手法を提案する。ファクトチェック, ステレオタイプ検出, ヘイトスピーチ検出タスクの組み合わせにより, LLM は高い性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-07T16:47:49Z)
Shortcut Learning of Large Language Models in Natural Language Understanding [119.45683008451698]
大規模言語モデル(LLM)は、一連の自然言語理解タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成した。予測のショートカットとしてデータセットのバイアスやアーティファクトに依存するかも知れません。これは、その一般化性と敵対的堅牢性に大きな影響を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-25T03:51:39Z)
Testing the Ability of Language Models to Interpret Figurative Language [69.59943454934799]
比喩的・比喩的な言語は言論において一般的である。現代の言語モデルが非リテラルなフレーズをどの程度解釈できるかについては、未解決の疑問が残る。ウィノグラードスタイルの非文字言語理解タスクであるFig-QAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-26T23:42:22Z)
Analyzing the Limits of Self-Supervision in Handling Bias in Language [52.26068057260399]
我々は、言語モデルが、認識、識別、抽出、言い換えの4つのタスクのセマンティクスをいかにうまく捉えているかを評価する。分析の結果,言語モデルでは,ジェンダーや政治的アフィリエイトなど,様々なバイアス次元にまたがって,これらのタスクを広範囲にわたって実行することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-16T05:36:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。