本文是LLM系列文章,针对《Analyzing the Role of Semantic Representations in the Era of Large Language Models》的翻译。
语义表征在大型语言模型时代的作用分析
摘要
传统上,自然语言处理 (NLP) 模型通常使用由语言专业知识创建的一组丰富功能,例如语义表示。然而,在大型语言模型 (LLM) 时代,越来越多的任务变成了通用的端到端序列生成问题。在本文中,我们研究了这个问题:语义表示在 LLM 时代的作用是什么?具体来说,我们研究了抽象意义表示 (AMR) 在五个不同的 NLP 任务中的影响。我们提出了一种 AMR 驱动的思维链提示方法,我们称之为 AMRCOT,发现它通常对性能的伤害大于帮助。为了研究 AMR 在这些任务中可能提供什么,我们进行了一系列分析实验。我们发现很难预测 AMR 可能对哪些输入示例有所帮助或有害,但错误往往出现在多词表达式、命名实体以及最后的推理步骤中,LLM 必须将其对 AMR 的推理与其预测联系起来。我们建议在 LLM 的语义表示的未来工作中关注这些领域。