論文の概要: CUTE: Measuring LLMs' Understanding of Their Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15452v2
• Date: Wed, 2 Oct 2024 14:35:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 19:43:38.340677
• Title: CUTE: Measuring LLMs' Understanding of Their Tokens
• Title（参考訳）: CUTE:LLMの知識を計測する
• Authors: Lukas Edman, Helmut Schmid, Alexander Fraser,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示す。 LLMはどの程度の間、正書法情報を学ぶことができるのか? LLMの正書法知識をテストするために設計されたタスクの集合を特徴とする新しいベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.70665106141121
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) show remarkable performance on a wide variety of tasks. Most LLMs split text into multi-character tokens and process them as atomic units without direct access to individual characters. This raises the question: To what extent can LLMs learn orthographic information? To answer this, we propose a new benchmark, CUTE, which features a collection of tasks designed to test the orthographic knowledge of LLMs. We evaluate popular LLMs on CUTE, finding that most of them seem to know the spelling of their tokens, yet fail to use this information effectively to manipulate text, calling into question how much of this knowledge is generalizable.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示す。 ほとんどのLCMはテキストを複数文字のトークンに分割し、個々の文字に直接アクセスせずに原子単位として処理する。 LLMはどの程度の間、正書法情報を学ぶことができるのか? そこで我々は,LLMの正書法知識をテストするために設計されたタスクの集合を特徴とする新しいベンチマークCUTEを提案する。 CUTE 上での人気 LLM を評価したところ,その多くがトークンの綴りを知っているように思われるが,この情報を効果的にテキスト操作に用いておらず,どの程度の知識が一般化可能かという疑問が投げかけられている。

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