教育培训机构网站源码,在线培训考试系统,wordpress手机不方便,哈尔滨站建筑面积本文是LLM系列文章#xff0c;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2 相关工作3 方法4 实验5 结论 摘要
大型语言模型(llm)是否真正理解语言的语义#xff0c;或者只是记住训练数据?…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2 相关工作3 方法4 实验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。
