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
倔强青铜三12 分钟前
苦练Python第23天:元组秘籍与妙用
人工智能·python·面试
AndrewHZ43 分钟前
【图像处理基石】如何入门色彩评估?
图像处理·人工智能·深度学习·色彩科学·hvs·色彩评估·颜色工程
TomatoSCI43 分钟前
聚类的可视化选择:PCA / t-SNE丨TomatoSCI分析日记
人工智能·机器学习
大咖分享课1 小时前
深度剖析:最新发布的ChatGPT Agent 技术架构与应用场景
人工智能·openai·智能助手·ai代理·chatgpt agent·自主任务执行
lucky_lyovo1 小时前
卷积神经网络--网络性能提升
人工智能·神经网络·cnn
liliangcsdn1 小时前
smolagents - 如何在mac用agents做简单算术题
人工智能·macos·prompt
nju_spy1 小时前
周志华《机器学习导论》第8章 集成学习 Ensemble Learning
人工智能·随机森林·机器学习·集成学习·boosting·bagging·南京大学
静心问道1 小时前
TrOCR: 基于Transformer的光学字符识别方法,使用预训练模型
人工智能·深度学习·transformer·多模态
说私域1 小时前
基于开源AI大模型、AI智能名片与S2B2C商城小程序源码的用户价值引导与核心用户沉淀策略研究
人工智能·开源
亲持红叶1 小时前
GLU 变种:ReGLU 、 GEGLU 、 SwiGLU
人工智能·深度学习·神经网络·激活函数