Evaluierung der Robustheit großer Sprachmodelle gegenüber Neologismen

Core Concepts

Neologismen, also neue Wortformen, stellen eine Herausforderung für große Sprachmodelle dar, da sie nicht in den Trainingsdaten enthalten sind. Der Benchmark NEO-BENCH evaluiert die Fähigkeit von Sprachmodellen, mit Neologismen umzugehen, und zeigt, dass ältere Modelle deutlich schlechter abschneiden als neuere.

Abstract

Der Artikel präsentiert NEO-BENCH, einen neuen Benchmark zur Evaluierung der Fähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs), mit Neologismen umzugehen. Neologismen sind neue Wortformen, die neue Bedeutungen, Konzepte oder Konnotationen repräsentieren.
Die Autoren zeigen zunächst, dass die Leistung von Übersetzungsmodellen deutlich abnimmt, wenn ein einzelnes Neologismus in einem Satz auftaucht. Daraufhin erstellen sie einen umfangreichen Datensatz von 2.505 Neologismen, die zwischen 2020 und 2023 aufgekommen sind. Diese Neologismen werden in drei Kategorien eingeteilt: lexikalisch, morphologisch und semantisch.
Mit diesem Datensatz evaluieren die Autoren verschiedene LLMs in vier Aufgaben: Maschinelle Übersetzung, Lückenfüll-Aufgaben, Definition-Generation und Perplexität-Ranking. Die Ergebnisse zeigen, dass ältere Modelle wie BART, T5 und GPT-J deutlich schlechter abschneiden als neuere Modelle wie GPT-4 und LLaMA-2. Außerdem unterscheidet sich die Leistung der Modelle je nach linguistischem Typ des Neologismus: Lexikalische Neologismen führen zu den höchsten Perplexitäten, aber den besten Ergebnissen in den Downstream-Aufgaben, während semantische Neologismen die niedrigsten Perplexitäten, aber die schlechtesten Ergebnisse in den Generierungsaufgaben liefern.
Die Autoren schließen, dass Neologismen eine komplexe Herausforderung für statische LLMs darstellen und dass NEO-BENCH ein nützliches Werkzeug ist, um die Fähigkeiten von Sprachmodellen in diesem Bereich zu evaluieren.

Stats

Jede Neuinfektion erhöht das Risiko für Long-Covid, Krankenhausaufenthalte und Tod.
Ich fange an zu denken, dass das Durchscrollen von Nachrichten über den Untergang der Zivilisation negative Auswirkungen auf meine psychische Gesundheit hat.

Quotes

"Neologismen - neue Wortformen, die eine neue Bedeutung, einen neuen Sinn oder eine neue Konnotation repräsentieren - tauchen ständig auf, da sich die Sprache weiterentwickelt."
"Wir zeigen, dass die Leistung von Übersetzungsmodellen um durchschnittlich 43% sinkt, wenn ein einziges Neologismus in einem Satz eingeführt wird."

Key Insights Distilled From

NEO-BENCH

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

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

Deeper Inquiries

Wie könnte man den Benchmark NEO-BENCH auf andere Sprachen als Englisch erweitern?

Um den Benchmark NEO-BENCH auf andere Sprachen als Englisch zu erweitern, könnten mehrsprachige Datensätze und Korpora verwendet werden, um neologische Wörter in verschiedenen Sprachen zu sammeln. Dies könnte durch die Anpassung der Datensammlungsmethoden an die spezifischen Sprachen erfolgen, um eine Vielfalt an neologischen Wörtern aus verschiedenen Sprachräumen zu erfassen. Darüber hinaus könnten mehrsprachige Modelle und Übersetzungssysteme eingesetzt werden, um die Leistung von Sprachmodellen bei der Verarbeitung von Neologismen in verschiedenen Sprachen zu bewerten. Es wäre wichtig, die kulturellen und sprachlichen Unterschiede zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass der Benchmark für verschiedene Sprachen und Regionen relevant ist.

Welche Ansätze jenseits von statischen Sprachmodellen könnten möglicherweise besser mit Neologismen umgehen?

Neben statischen Sprachmodellen könnten dynamische Modelle wie kontinuierlich lernende Systeme oder Modelle mit inkrementellem Lernen besser mit Neologismen umgehen. Diese Modelle haben die Fähigkeit, sich kontinuierlich an neue Wörter und Begriffe anzupassen, ohne dass eine erneute Anpassung an das gesamte Trainingskorpus erforderlich ist. Durch inkrementelles Lernen können Modelle schrittweise neue Informationen integrieren und sich an die sich ändernde Sprache anpassen. Zudem könnten Modelle, die auf semantischen Konzepten basieren und ein tieferes Verständnis von Sprache haben, besser in der Lage sein, die Bedeutung und den Kontext von Neologismen zu erfassen.

Welche Auswirkungen haben Neologismen auf die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von Sprachmodellen?

Neologismen können die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von Sprachmodellen beeinträchtigen, da sie für herkömmliche Modelle möglicherweise nicht leicht zu verarbeiten sind. Die Einführung von Neologismen kann zu unerwarteten Ergebnissen führen und die Leistung von Modellen in verschiedenen NLP-Aufgaben beeinflussen. Dies kann die Interpretierbarkeit von Modellen erschweren, da die Vorhersagen und Entscheidungen, die auf Neologismen basieren, möglicherweise schwer nachvollziehbar sind. Darüber hinaus könnten Neologismen die Erklärbarkeit von Modellen beeinträchtigen, da die Modelle möglicherweise Schwierigkeiten haben, die Bedeutung und den Kontext neuer Wörter zu erklären. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, Modelle zu entwickeln, die robust gegenüber Neologismen sind und gleichzeitig eine hohe Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit aufweisen.