Assessing Temporal Information and Reasoning in Large Language Models

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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。

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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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为评估生成模型的改进精确度和召回率指标,首先需要理解生成模型的基本概念。生成模型是一种用于根据给定的输入数据生成新样本的机器学习模型。它可以学习数据的分布,并生成与训练数据相似的新样本。 精确度和召回率是评估模型性能的重要指标。精确度衡量模型生成的样本中正确样本的比例,而召回率衡量模型是否能够完整地生成真实样本的比例。 对于评估生成模型的精确度和召回率,可以考虑以下改进指标: 1. 平均精确度:除了计算总体精确度外,还可以计算每个类别的精确度,并求其平均值。这可以帮助我们了解模型在不同类别上的性能差异,并对结果进行更精细的分析。 2. 样本多样性:在评估生成模型时,除了关注精确度和召回率,还应注意样本生成的多样性。生成模型应该能够生成多样化的样本,而不仅仅是在训练数据上的复制。我们可以使用多样性指标,如样本覆盖率和互信息来衡量生成样本的多样性。 3. 异常检测:生成模型应能够生成稀有或异常样本。因此,我们可以引入一个异常检测指标,例如生成模型中的KL散度,以评估模型对于异常样本的生成能力。 4. 推断速度:对于生成模型的评估,推断速度也是一个重要的指标。快速的推断能力可以提高模型的实时性,使其适用于许多实际应用。 通过引入这些改进指标,我们可以更全面地评估生成模型的性能。这些指标可以提供有关模型的精确度、召回率、样本多样性、异常检测和推断速度等方面的信息,帮助我们更好地了解生成模型的潜力和局限性。
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