論文の概要: Negation: A Pink Elephant in the Large Language Models' Room?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22395v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 13:04:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:31:38.946176
• Title: Negation: A Pink Elephant in the Large Language Models' Room?
• Title（参考訳）: 否定: 大規模言語モデルルームにおけるピンク・エレファント?
• Authors: Tereza Vrabcová, Marek Kadlčík, Petr Sojka, Michal Štefánik, Michal Spiegel,
• Abstract要約: 否定は文の意味を決定する鍵であり、論理的推論には不可欠である。 一般的な言語モデルを評価することにより,モデルのサイズと言語が否定を正しく処理する能力にどのように影響するかを検討する。 我々のデータセットは、多言語設定における言語モデル推論のさらなる研究と改善を促進することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8078480738404
• License:
• Abstract: Negations are key to determining sentence meaning, making them essential for logical reasoning. Despite their importance, negations pose a substantial challenge for large language models (LLMs) and remain underexplored. We construct two multilingual natural language inference (NLI) datasets with \textit{paired} examples differing in negation. We investigate how model size and language impact its ability to handle negation correctly by evaluating popular LLMs. Contrary to previous work, we show that increasing the model size consistently improves the models' ability to handle negations. Furthermore, we find that both the models' reasoning accuracy and robustness to negation are language-dependent and that the length and explicitness of the premise have a greater impact on robustness than language. Our datasets can facilitate further research and improvements of language model reasoning in multilingual settings.
• Abstract（参考訳）: 否定は文の意味を決定する鍵であり、論理的推論には不可欠である。 その重要性にもかかわらず、否定は大きな言語モデル(LLM)にとって重大な課題となり、未調査のままである。 否定において異なる例を示す多言語自然言語推論(NLI)データセットを2つ構築する。 本稿では,モデルのサイズと言語が否定を正しく処理する能力にどのように影響するかを,LLMの評価により検討する。 従来の研究とは対照的に、モデルサイズの増加はモデルの否定処理能力を一貫して改善することを示す。 さらに、モデルの推論精度と否定に対するロバスト性は言語に依存しており、前提の長さと明示性は言語よりもロバスト性に大きな影響を及ぼすことがわかった。 我々のデータセットは、多言語設定における言語モデル推論のさらなる研究と改善を促進することができる。

関連論文リスト

• This is not a Dataset: A Large Negation Benchmark to Challenge Large Language Models [4.017326849033009]
  我々は,否定を理解する大規模言語モデルの最適部分性能の理由を明らかにする。 我々は,コモンセンス知識に関する40万前後の記述文を半自動生成する大規模データセットを提案する。 我々は,その一般化と推論能力を把握するために,ゼロショットアプローチで利用可能な最大オープンLCMを用いてデータセットを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T15:38:21Z)
• Rarely a problem? Language models exhibit inverse scaling in their predictions following few-type quantifiers [0.6091702876917281]
  言語モデルにおいて特に課題となる「おもちゃのような2人の子供」のような「2つの」型の量化器に焦点をあてる。 人間の2つの神経言語実験から、異なる大きさの22個の自己回帰トランスフォーマーモデルまで、960の英語文刺激を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-16T20:01:22Z)
• Transparency Helps Reveal When Language Models Learn Meaning [71.96920839263457]
  合成データを用いた体系的な実験により,すべての表現が文脈に依存しない意味を持つ言語では,自己回帰型とマスキング型の両方の言語モデルが,表現間の意味的関係をエミュレートする。 自然言語に目を向けると、特定の現象(参照不透明さ)による実験は、現在の言語モデルが自然言語の意味論をうまく表現していないという証拠を増大させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T02:35:19Z)
• Do Multilingual Language Models Capture Differing Moral Norms? [71.52261949766101]
  大量多言語文表現は、未処理データの大規模なコーパスに基づいて訓練される。 これは、高資源言語からの道徳的判断を含む文化的価値をモデルが把握する原因となる可能性がある。 特定の言語におけるデータ不足は、ランダムで潜在的に有害な信念を発達させる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T12:26:37Z)
• Interpreting Language Models with Contrastive Explanations [99.7035899290924]
  言語モデルは、音声、数字、時制、意味論など、トークンを予測するための様々な特徴を考慮しなければならない。 既存の説明手法は、これらの特徴の証拠を1つの説明に分割するが、人間の理解には理解できない。 比較的な説明は、主要な文法現象の検証において、非対照的な説明よりも定量的に優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T18:32:24Z)
• Understanding by Understanding Not: Modeling Negation in Language Models [81.21351681735973]
  否定は自然言語の中核構造である。 本稿では,否定された総称文に基づく不一致目的を用いて,言語モデリング目標の強化を提案する。 否定されたLAMAデータセットの平均top1エラー率を4%に削減します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T21:58:35Z)
• Detecting and Exorcising Statistical Demons from Language Models with Anti-Models of Negative Data [13.392212395386933]
  モデルファミリー内では、パラメータの数、訓練エポック数、データセットのサイズが増加するため、モデルが負のn-gramデータに一般化する能力がある。 本稿では,このような望ましくない信号を正のデータから自動的に学習した負のデータ分布で減衰させる帰納バイアスの形式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T16:45:32Z)
• Comparison of Interactive Knowledge Base Spelling Correction Models for Low-Resource Languages [81.90356787324481]
  低リソース言語に対する正規化の推進は、パターンの予測が難しいため、難しい作業である。 この研究は、ターゲット言語データに様々な量を持つニューラルモデルとキャラクタ言語モデルの比較を示す。 我々の利用シナリオは、ほぼゼロのトレーニング例によるインタラクティブな修正であり、より多くのデータが収集されるにつれてモデルを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T17:31:07Z)
• Recurrent Neural Network Language Models Always Learn English-Like Relative Clause Attachment [17.995905582226463]
  英語とスペイン語のモデル性能を比較し,RNN LMにおける非言語的バイアスが英語の構文構造と有利に重なることを示す。 英語モデルは人間に似た構文的嗜好を習得しているように見えるが、スペイン語で訓練されたモデルは、同等の人間的な嗜好を取得できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T01:21:47Z)
• Limits of Detecting Text Generated by Large-Scale Language Models [65.46403462928319]
  誤情報キャンペーンで使用される可能性があるため、長く一貫性のあるテキストを生成できる大規模な言語モデルが危険であると考える者もいる。 ここでは、仮説テスト問題として大規模言語モデル出力検出を定式化し、テキストを真あるいは生成されたものと分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-09T19:53:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。