DO LARGE LANGUAGE MODELS KNOW ABOUT FACTS?

本文是LLM系列文章,针对《DO LARGE LANGUAGE MODELS KNOW ABOUT FACTS?》的翻译。

@TOC

摘要

大型语言模型(LLM)最近推动了一系列自然语言处理任务的显著性能改进。在预训练和指令调整过程中获得的事实知识可以用于各种下游任务,如问答和语言生成。与显式存储事实知识的传统知识库不同,LLM在其参数中隐式存储事实。LLM生成的内容往往会出现不准确或偏离事实的情况,因为事实可能会被错误地归纳或随着时间的推移而过时。为此,我们旨在通过设计基准Pinocchio来全面评估LLM中事实知识的程度和范围。Pinocchio包含了2万个不同的事实问题,这些问题跨越了不同的来源、时间线、领域、地区和语言。此外,我们研究LLM是否能够组成多个事实,在时间上更新事实知识,对多个事实进行推理,识别细微的事实差异,并抵制对抗性例子。对不同大小和类型的LLM进行的大量实验表明,现有的LLM仍然缺乏事实知识,并且存在各种虚假的相关性。我们认为这是实现值得信赖的人工智能的关键瓶颈。Pinocchio数据集和我们的代码将公开。

1 引言

2 数据集构建

3 方法

4 实验

5 相关工作

6 结论

在这项工作中,我们调查了LLM是否能够记忆事实知识并基于其进行推理,跨越各种问题类别和提示策略。为此,我们策划了Pinocchio基准测试,这是一个包含20713个问题的综合测试平台,涵盖了七项不同复杂性的任务。通过在Pinocchio基准上评估LLM和提示方法,我们发现采用各种提示策略(如多样本和自我一致性)的不同类型的LLM在实际任务中的表现仍然不理想。提高LLM在复杂和微妙的NLP任务上的事实知识和推理能力仍然是一个悬而未决的研究问题,我们鼓励未来的工作在我们提出的Pinocchio基准的基础上发展。

相关推荐
麻雀无能为力29 分钟前
CAU数据挖掘 支持向量机
人工智能·支持向量机·数据挖掘·中国农业大学计算机
智能汽车人43 分钟前
Robot---能打羽毛球的机器人
人工智能·机器人·强化学习
埃菲尔铁塔_CV算法44 分钟前
基于 TOF 图像高频信息恢复 RGB 图像的原理、应用与实现
人工智能·深度学习·数码相机·算法·目标检测·计算机视觉
ζั͡山 ั͡有扶苏 ั͡✾1 小时前
AI辅助编程工具对比分析:Cursor、Copilot及其他主流选择
人工智能·copilot·cursor
东临碣石821 小时前
【AI论文】数学推理能否提升大型语言模型(LLM)的通用能力?——探究大型语言模型推理能力的可迁移性
人工智能·语言模型·自然语言处理
未来智慧谷1 小时前
微软医疗AI诊断系统发布 多智能体协作实现疑难病例分析
人工智能·microsoft·医疗ai
野生技术架构师1 小时前
简述MCP的原理-AI时代的USB接口
人工智能·microsoft
Allen_LVyingbo2 小时前
Python常用医疗AI库以及案例解析(2025年版、上)
开发语言·人工智能·python·学习·健康医疗
jndingxin2 小时前
OpenCV中超分辨率(Super Resolution)模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl
人工智能·opencv·dnn
NAGNIP2 小时前
一文搞懂FlashAttention怎么提升速度的?
人工智能·算法