Assessing Temporal Information and Reasoning in Large Language Models

最新推荐文章于 2025-06-11 12:06:04 发布
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分类专栏： Causal and Reasoning 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
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Causal and Reasoning
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本文分析了大型语言模型（LLM）在处理时间信息和推理上的局限性，通过TempUN数据集揭示了这些模型的知识缺口。尽管尝试了不同的微调方法，但性能提升不明显。研究提出了六种度量标准，并指出当前LLM在涉及时间的数字信息处理上存在问题。未来工作将扩大数据集以增强模型的时间推理能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文是LLM系列文章，针对《Remember This Event That Year? Assessing Temporal Information and Reasoning in Large Language Models》的翻译。

还记得当年的这件事吗？大型语言模型中的时间信息评估与推理

摘要

大型语言模型（LLM）正变得越来越普遍，但它们推理和保留时间信息的能力仍然有限。这阻碍了它们在现实世界场景中的应用，在现实世界中，理解事件的顺序性质至关重要。本文在一个新的大规模时间数据集TempUN上对最先进的模型进行了实验，以揭示时间保持和推理能力的显著局限性。有趣的是，闭源模型更频繁地表明知识差距，这可能表明在不确定性意识和错误反应之间存在权衡。此外，探索各种微调方法并没有带来重大的性能改进。相关联的数据集和代码可在以下URL中获得。

1 引言

2 相关工作

3 TempUN数据集

4 实验

5 结果

6 结论和未来方向

在这项工作中，我们发现LLM在理解和处理时间信息和推理能力方面存在不足。为了解决这一差距，

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