論文の概要: UnSeenTimeQA: Time-Sensitive Question-Answering Beyond LLMs' Memorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03525v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 21:25:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 18:13:52.850371
• Title: UnSeenTimeQA: Time-Sensitive Question-Answering Beyond LLMs' Memorization
• Title（参考訳）: UnSeenTimeQA: タイムセンシティブな質問-LLMの記憶を超えた回答
• Authors: Md Nayem Uddin, Amir Saeidi, Divij Handa, Agastya Seth, Tran Cao Son, Eduardo Blanco, Steven R. Corman, Chitta Baral,
• Abstract要約: 本稿では,新しいデータ汚染のない質問応答ベンチマークUnSeenTimeQAを紹介する。 既存のTSQAベンチマークとは異なるのは、現実世界に根ざしたWeb検索可能なクエリを避けることだ。 大きな言語モデル(LLM)は、訓練前の段階で得られた事実知識に依存することなく、真の時間的推論を行う必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.257914212541394
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• Abstract: This paper introduces UnSeenTimeQA, a novel data contamination free time-sensitive question-answering (TSQA) benchmark. It differs from existing TSQA benchmarks by avoiding web-searchable queries grounded in the real-world. We present a series of time-sensitive event scenarios based on synthetically generated facts. It requires large language models (LLMs) to engage in genuine temporal reasoning without depending on the factual knowledge acquired during the pre-training phase. We designed three types of time-sensitive questions to test LLMs' temporal reasoning abilities over sequential and parallel event occurrences. Our evaluation of five LLMs shows that their performance on synthetic fact-based TSQA is inferior as compared to their performance on real-world fact-based TSQA. Further analysis of LLM-generated reasoning chains indicates difficulty in capturing long-range event dependencies and the effect of interlinked events in synthetic scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、新しいデータ汚染のない時間依存質問応答(TSQA)ベンチマークUnSeenTimeQAを紹介する。 既存のTSQAベンチマークとは異なるのは、現実世界に根ざしたWeb検索可能なクエリを避けることだ。 合成された事象に基づく時系列イベントシナリオを提示する。 大きな言語モデル(LLM)は、訓練前の段階で得られた事実知識に依存することなく、真の時間的推論を行う必要がある。 LLMの時間的推論能力を逐次的および並列な事象発生に対して検証するために,3種類の時間感性質問を設計した。 5つのLCMを評価した結果,実世界の実物に基づくTSQAと比較して,合成事実に基づくTSQAの性能は劣っていることがわかった。 LLMが生成する推論連鎖のさらなる解析は、長距離イベント依存を捉えるのが困難であることと、合成シナリオにおける相互リンクイベントの効果を示している。

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