NEO-BENCH: Evaluating Robustness of Large Language Models with Neologisms

Konsep Inti

Neologisms significantly impact LLM performance, necessitating a new benchmark for evaluation.

Abstrak

1. Abstract:

• Neologisms cause temporal drift in LLMs due to data misalignment.
• NEO-BENCH evaluates LLMs' ability to handle neologisms.

2. Introduction:

• Humans adapt easily to language changes, but LLMs struggle.
• Prior work on temporal language change lacks analysis of neologism robustness.

3. Data Collection Methods:

• Three methods used to collect 2,505 neologisms from various sources.
• Semantic neologisms are infrequent but crucial for understanding language evolution.

4. Benchmark Tasks:

• NEO-BENCH includes Machine Translation, Cloze QA, Definition Generation tasks.
• Older models perform worse on neologisms than newer models.

5. Key Findings:

• Automatic metrics cannot accurately evaluate MT models handling neologisms.
• GPT-4's knowledge of neologisms is task-specific.
• Models perform worse on neologisms compared to pre-existing words.

6. Related Work:

• Previous studies focus on temporal drift and named entities in LLMs.
• Various methods used for neologism collection lack semantic diversity.

7. Conclusion:

• NEO-BENCH provides insights into the impact of neologisms on LLMs.

Statistik

Neural networks struggle with a single neologism in machine translation sentences, decreasing quality by 43% in human evaluation (§2).
Adding a neologism decreases model performance by 44% in machine translation (§7).

Kutipan

Wawasan Utama Disaring Dari

NEO-BENCH

by Jonathan Zhe... pada arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.12261.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

質問1

この研究の結果は、大規模言語モデルの実世界アプリケーションを改善するためにどのように応用できるでしょうか？
大規模言語モデルが新語や新概念に対して脆弱性を持つことが示されています。これらの知見は、自然な言語変化への適応能力を向上させるために活用できます。例えば、機械翻訳システムや文章生成モデルなどのNLPアプリケーションでは、新しく登場した単語やフレーズに対処する際に特別な注意が必要です。この研究から得られた情報を取り入れることで、これらのシステムがより柔軟かつ正確に新しい表現形式を理解し、適切なコンテキスト内で使用する能力が向上します。

質問2

新造語が言語モデルへ与える影響を評価する際に考慮すべき潜在的な偏見や倫理的配慮は何ですか？
言語モデルへの新造語収集時には、人名や個人情報等敏感情報が含まれている可能性があります。そのため、個人識別可能情報（PII）を含まないよう十分注意する必要があります。また、一部スラング表現は不適切もしくは攻撃的意味合いを持っている場合もあるため注意深く扱う必要があります。その他、「差別」や「偏見」と関連付けられる内容も回避すべきです。具体的な措置としては、「意味」だけでは無く文脈全体も考慮した文作成方法等工夫することでバイアス排除効果も期待されます。

質問3

言語モデル内で生じる新造語耐久性研究はAI技術および広範囲議論（Linguistic evolution and AI） へどんな貢献 を提供しますか？
言葉・ニューロジズム耐久性研究から得られた洗心点・知見 それ以外でも重要事項　AI技術発展及広範囲議論進展促進

AI技術: 新造後耐久性解明：次世代LLM開発指針, テキスト生成精度向上, 時間推移下品質保証手法創出。

広範囲議論: 自然変化把握: 文化社会動向反映, コンピューター科学者/リングイスト共通話題拡充, LLM普及啓発.