論文の概要: DateLogicQA: Benchmarking Temporal Biases in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13377v1
- Date: Tue, 17 Dec 2024 23:25:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-19 16:49:30.963725
- Title: DateLogicQA: Benchmarking Temporal Biases in Large Language Models
- Title(参考訳): DateLogicQA: 大規模言語モデルにおける時間バイアスのベンチマーク
- Authors: Gagan Bhatia, MingZe Tang, Cristina Mahanta, Madiha Kazi,
- Abstract要約: 本稿では,DateLogicQAについて紹介する。DateLogicQAは190の質問で,様々な日付形式,時間的文脈,推論型について紹介する。
本稿では,セマンティック・インテリティ・メトリック(Semantic Integrity Metric)を提案し,トークン化の品質を評価し,表現レベルバイアス(Representation-Level Bias)と論理レベルバイアス(Logical-Level Bias)の2つのバイアスを分析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: This paper introduces DateLogicQA, a benchmark with 190 questions covering diverse date formats, temporal contexts, and reasoning types. We propose the Semantic Integrity Metric to assess tokenization quality and analyse two biases: Representation-Level Bias, affecting embeddings, and Logical-Level Bias, influencing reasoning outputs. Our findings provide a comprehensive evaluation of LLMs' capabilities and limitations in temporal reasoning, highlighting key challenges in handling temporal data accurately. The GitHub repository for our work is available at https://github.com/gagan3012/EAIS-Temporal-Bias
- Abstract(参考訳): 本稿では,DateLogicQAについて紹介する。DateLogicQAは190の質問で,様々な日付形式,時間的文脈,推論型について紹介する。
本稿では,セマンティック・インテリティ・メトリック(Semantic Integrity Metric)を提案し,トークン化の品質を評価し,表現レベルバイアス(Representation-Level Bias)と論理レベルバイアス(Logical-Level Bias)の2つのバイアスを分析する。
本研究は, 時間的推論におけるLLMの能力と限界を包括的に評価し, 時間的データ処理における重要な課題を強調した。
私たちの作業用のGitHubリポジトリはhttps://github.com/gagan3012/EAIS-Temporal-Biasで公開されています。
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