KIWI: A Dataset of Knowledge-Intensive Writing Instructions for Answering Research Questions

Główne pojęcia

LLMs struggle to follow diverse instructions in knowledge-intensive writing tasks, highlighting the need for improvement.

Streszczenie

KIWI dataset created for evaluating LLMs in writing assistance tasks.
1,260 interaction turns collected from 234 sessions with 3 LLMs.
Models struggle with integrating new information and precise editing.
GPT-4 performs best but still lags behind human agreement.
Detailed analysis of instruction types, errors, and model performance.
Experiments show LLMs struggle to evaluate responses accurately.
KIWI aims to improve LLMs' instruction-following capabilities.

Statystyki

In-context learning works due to several key factors, including the ability of language models (LMs) to leverage previously…
In-context learning works because it allows the model to learn without parameter updates and has several practical advantages over fine-tuning.
One explanation is the LM's ability to leverage previously learned latent concepts and infer the task from examples in the prompt.

Cytaty

"Our findings indicate that KIWI will be a valuable resource to measure progress and improve LLMs’ instruction-following capabilities for knowledge-intensive writing tasks."
"All models struggle to incorporate new information into an existing answer, and to perform precise and unambiguous edits."

Kluczowe wnioski z

KIWI

by Fangyuan Xu,... o arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03866.pdf

Głębsze pytania

Wie können LLMs verbessert werden, um neue Informationen besser in bestehende Antworten zu integrieren?

Um die Fähigkeit von LLMs zu verbessern, neue Informationen in bestehende Antworten zu integrieren, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Zunächst könnte das Training der Modelle mit einem Fokus auf Multi-Document-Summarization helfen, da dies die Fähigkeit des Modells verbessern würde, relevante Informationen aus mehreren Quellen zu extrahieren und in die Antwort zu integrieren. Darüber hinaus könnte die Implementierung von Mechanismen zur besseren Kontrolle über die Informationsintegration, wie z.B. spezifische Anweisungen zur Datenfusion in den Trainingsdaten, die Leistung der LLMs verbessern. Die Verwendung von feineren Anweisungen während des Trainingsprozesses könnte auch dazu beitragen, die Modelle darauf zu trainieren, präziser auf neue Informationen zu reagieren und diese in die Antworten einzubinden.

Glauben Sie, dass die Schwierigkeiten von LLMs, präzisen Anweisungen zu folgen, ihre praktischen Anwendungen einschränken?

Ja, die Schwierigkeiten von LLMs, präzisen Anweisungen zu folgen, könnten ihre praktischen Anwendungen einschränken, insbesondere in Aufgaben, die eine genaue und spezifische Bearbeitung von Text erfordern. Wenn LLMs nicht in der Lage sind, präzise Anweisungen zu befolgen, kann dies zu ungenauen oder unerwünschten Änderungen in den Antworten führen, was die Qualität und Zuverlässigkeit der generierten Texte beeinträchtigen kann. Dies könnte die Verwendung von LLMs in Anwendungen wie wissenschaftlichem Schreiben, technischer Dokumentation oder juristischen Texten einschränken, wo Genauigkeit und Präzision entscheidend sind.

Wie können die Erkenntnisse aus KIWI angewendet werden, um LLMs in anderen Schreibaufgaben über NLP-Forschungsfragen hinaus zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus KIWI können auf verschiedene Weisen genutzt werden, um LLMs in anderen Schreibaufgaben über NLP-Forschungsfragen hinaus zu verbessern. Zum Beispiel könnten die Daten aus KIWI dazu verwendet werden, neue Trainingsdatensätze zu erstellen, die spezifische Anweisungen für das Schreiben von Texten enthalten. Diese Datensätze könnten dann verwendet werden, um LLMs auf eine breitere Palette von Schreibaufgaben vorzubereiten und ihre Fähigkeit zu verbessern, präzise Anweisungen zu befolgen. Darüber hinaus könnten die Fehlermuster und Schwachstellen, die in KIWI identifiziert wurden, als Leitfaden für die Entwicklung neuer Trainingsstrategien und Modellverbesserungen dienen, um die Leistung von LLMs in verschiedenen Schreibaufgaben zu optimieren.