Meta Semantic Template for Evaluation of Large Language Models

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

大型语言模型评估的元语义模板

  • 摘要
  • [1 引言](#1 引言)
  • [2 相关工作](#2 相关工作)
  • [3 方法](#3 方法)
  • [4 实验](#4 实验)
  • [5 结论](#5 结论)

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。

1 引言

2 相关工作

3 方法

4 实验

5 结论

本文提出了一种基于给定种子数据集生成语义保持样本的llm评估方法MSTEMP。MSTEMP有可能通过使用额外的评估器LMs和替换模板中的单词来生成OOD样本,从而减少数据污染的可能性。我们希望这一初步工作能够分享我们对LLM评估研究的一些最新发现,并启发未来的新方法。

相关推荐
卧式纯绿1 分钟前
每日文献(八)——Part one
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·目标跟踪·cnn
巷9557 分钟前
OpenCV图像形态学:原理、操作与应用详解
人工智能·opencv·计算机视觉
深蓝易网36 分钟前
为什么制造企业需要用MES管理系统升级改造车间
大数据·运维·人工智能·制造·devops
xiangzhihong844 分钟前
Amodal3R ,南洋理工推出的 3D 生成模型
人工智能·深度学习·计算机视觉
狂奔solar1 小时前
diffusion-vas 提升遮挡区域的分割精度
人工智能·深度学习
资源大全免费分享1 小时前
MacOS 的 AI Agent 新星,本地沙盒驱动,解锁 macOS 操作新体验!
人工智能·macos·策略模式
跳跳糖炒酸奶1 小时前
第四章、Isaacsim在GUI中构建机器人(2):组装一个简单的机器人
人工智能·python·算法·ubuntu·机器人
AI.NET 极客圈2 小时前
AI与.NET技术实操系列(四):使用 Semantic Kernel 和 DeepSeek 构建AI应用
人工智能·.net
Debroon2 小时前
应华为 AI 医疗军团之战,各方动态和反应
人工智能·华为
俊哥V2 小时前
阿里通义千问发布全模态开源大模型Qwen2.5-Omni-7B
人工智能·ai