Meta Semantic Template for Evaluation of Large Language Models-优快云博客

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本文提出MSTEMP方法，通过生成元语义模板来评估大型语言模型（LLM）的语义理解能力。MSTEMP以现有数据集为种子创建新的OOD评估集，用以检测LLM是否真正理解语义，而非仅仅记忆训练数据。实验显示，MSTEMP能有效降低LLM在使用现有数据集时的表现，有望推动LLM评估研究的进一步发展。

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本文是LLM系列文章，针对《Meta Semantic Template for Evaluation of Large Language Models》的翻译。

摘要

大型语言模型(llm)是否真正理解语言的语义，或者只是记住训练数据?最近对LLM潜在数据污染的关注，提高了社会对LLM评估研究的认识。在本文中，我们提出了MSTEMP，一种创建元语义模板来评估llm语义理解能力的方法。MSTEMP的核心不是直接对现有的基准数据集进行评估，而是以现有的数据集为种子生成新的out-of-distribution (OOD)评估集。具体来说，对于给定的句子，MSTEMP利用另一种语言模型来生成新的样本，同时保留其语义。这些新样本被称为原句子的语义模板。然后，MSTEMP通过句子解析和语义模板上的随机单词替换生成评估样本。MSTEMP具有高度的灵活性、动态性和成本效益。我们的初步实验表明，mstemp生成的样本可以显著降低使用现有数据集作为种子的llm的性能。我们希望这一初步工作能够对LLM评价的未来研究有所启发。