論文の概要: Rethinking Semantic Parsing for Large Language Models: Enhancing LLM Performance with Semantic Hints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14469v1
• Date: Sun, 22 Sep 2024 14:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 22:41:53.136753
• Title: Rethinking Semantic Parsing for Large Language Models: Enhancing LLM Performance with Semantic Hints
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのセマンティックパーシング再考:セマンティックヒントによるLLM性能向上
• Authors: Kaikai An, Shuzheng Si, Helan Hu, Haozhe Zhao, Yuchi Wang, Qingyan Guo, Baobao Chang,
• Abstract要約: 本稿では,意味的ヒントをプロンプト内に埋め込む新しいプロンプト手法であるSENSEを提案する。 実験の結果、SENSE は様々なタスクで LLM のパフォーマンスを継続的に改善していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.844061807562436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic Parsing aims to capture the meaning of a sentence and convert it into a logical, structured form. Previous studies show that semantic parsing enhances the performance of smaller models (e.g., BERT) on downstream tasks. However, it remains unclear whether the improvements extend similarly to LLMs. In this paper, our empirical findings reveal that, unlike smaller models, directly adding semantic parsing results into LLMs reduces their performance. To overcome this, we propose SENSE, a novel prompting approach that embeds semantic hints within the prompt. Experiments show that SENSE consistently improves LLMs' performance across various tasks, highlighting the potential of integrating semantic information to improve LLM capabilities.
• Abstract（参考訳）: 意味的パーシング(Semantic Parsing)は、文の意味を捉え、論理的に構造化された形式に変換することを目的としている。 従来の研究では、セマンティックパーシングは下流タスクにおけるより小さなモデル(例えばBERT)の性能を高めることが示されている。 しかし、この改良がLLMに類似しているかどうかは不明である。 本稿では,より小さなモデルとは異なり,LLMに意味解析結果を直接付加することで性能が低下することを示す。 そこで本研究では,意味的ヒントをプロンプト内に埋め込む新しいプロンプト手法であるSENSEを提案する。 実験の結果、SENSEは様々なタスクにわたってLLMの性能を一貫して改善し、LLM機能を改善するために意味情報を統合する可能性を強調している。

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