論文の概要: Do LLMs Understand Ambiguity in Text? A Case Study in Open-world Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12395v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 10:27:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:38:13.792816
• Title: Do LLMs Understand Ambiguity in Text? A Case Study in Open-world Question Answering
• Title（参考訳）: LLMはテキストの曖昧さを理解しているか? : オープンワールドの質問応答を事例として
• Authors: Aryan Keluskar, Amrita Bhattacharjee, Huan Liu,
• Abstract要約: 自然言語の曖昧さは、オープンドメインの質問応答に使用される大規模言語モデル(LLM)に重大な課題をもたらす。 我々は,明示的曖昧化戦略の効果を計測することに集中して,市販のLLM性能と数発のLLM性能を比較した。 本研究では, 難解な問合せタスクにおいて, LLM性能を向上させるために, 簡単な, トレーニング不要, トークンレベルの曖昧さを効果的に活用できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.342415325821063
• License:
• Abstract: Ambiguity in natural language poses significant challenges to Large Language Models (LLMs) used for open-domain question answering. LLMs often struggle with the inherent uncertainties of human communication, leading to misinterpretations, miscommunications, hallucinations, and biased responses. This significantly weakens their ability to be used for tasks like fact-checking, question answering, feature extraction, and sentiment analysis. Using open-domain question answering as a test case, we compare off-the-shelf and few-shot LLM performance, focusing on measuring the impact of explicit disambiguation strategies. We demonstrate how simple, training-free, token-level disambiguation methods may be effectively used to improve LLM performance for ambiguous question answering tasks. We empirically show our findings and discuss best practices and broader impacts regarding ambiguity in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 自然言語の曖昧さは、オープンドメインの質問応答に使用される大規模言語モデル(LLM)に重大な課題をもたらす。 LLMは、人間のコミュニケーションの本質的な不確実性に苦しむことが多く、誤解、誤解、幻覚、偏りのある反応をもたらす。 これにより、事実チェック、質問応答、特徴抽出、感情分析といったタスクに使用できる能力が大幅に低下する。 オープンドメインの質問応答をテストケースとして使用し、明示的な曖昧化戦略の効果の測定に焦点をあてて、オフザシェルフと少数ショットLLMのパフォーマンスを比較した。 本研究では, 難解な問合せタスクにおいて, LLM性能を向上させるために, 簡単な, トレーニング不要, トークンレベルの曖昧さを効果的に活用できることを実証する。 LLMの曖昧さに関する知見を実証的に提示し、ベストプラクティスと幅広い影響について論じる。

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