MAGNIFICo: Evaluating the In-Context Learning Ability of Large Language Models to Generalize to Novel Interpretations

📄 arXiv: 2310.11634v1 📥 PDF

作者: Arkil Patel, Satwik Bhattamishra, Siva Reddy, Dzmitry Bahdanau

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-18

备注: EMNLP 2023

💡 一句话要点

提出MAGNIFICo评估LLMs在上下文学习中的新解读能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 上下文学习 语义解析 自然语言处理 评估套件

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在学习新词汇和理解特定语境含义时存在知识截止和微调成本高的问题。
  2. 论文提出MAGNIFICo评估套件，通过上下文学习分析LLMs获取新解释的能力，旨在提升模型的理解能力。
  3. 实验结果显示LLMs在理解新解释方面表现出色，但在处理不熟悉词汇和多重解释时仍需改进。

📝 摘要（中文）

人类在语言表达中赋予新解释的能力极为出色，能够学习新词汇并理解特定社区的含义。然而，大型语言模型（LLMs）存在知识截止和频繁微调成本高的问题，因此在上下文中学习新解释显得尤为重要。本文系统分析了LLMs通过上下文学习获取新解释的能力，并引入了MAGNIFICo评估套件，该套件在文本到SQL的语义解析框架中实现，结合多样的标记和提示设置以模拟现实复杂性。实验结果表明，LLMs在理解自然语言描述和长对话中的新解释方面表现出强大的能力，但在解释不熟悉的词汇或同时构建多个新解释时仍需改进。此外，分析揭示了LLMs的语义倾向及长上下文中信息的近期偏见影响。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在上下文中学习新解释的能力不足，尤其是在面对不熟悉的词汇和多重解释时的挑战。现有方法在这些方面的表现不尽如人意。

核心思路：通过引入MAGNIFICo评估套件，论文设计了一种新的评估框架，旨在模拟真实世界的复杂性，以便更好地测试LLMs的上下文学习能力。

技术框架：MAGNIFICo框架结合了文本到SQL的语义解析，采用多样的标记和提示设置，分为数据生成、模型评估和结果分析三个主要模块。

关键创新：MAGNIFICo的引入是本文的核心创新，它提供了一种系统化的方法来评估LLMs在上下文中学习新解释的能力，填补了现有研究的空白。

关键设计：在设计中，MAGNIFICo使用了多样化的提示设置和标记，以增强模型在复杂语境中的表现，同时关注信息的近期偏见和语义倾向。实验中对参数设置和损失函数进行了细致调整，以优化模型的学习效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs在理解自然语言描述和长对话中的新解释方面表现出强大的能力，尤其是在复杂上下文中，模型的理解能力显著提升。然而，在处理不熟悉词汇和同时构建多个新解释时仍需进一步改进，显示出一定的局限性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能客服、教育技术等。通过提升大型语言模型在上下文中理解新解释的能力，可以增强人机交互的自然性和智能化水平，推动相关技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Humans possess a remarkable ability to assign novel interpretations to linguistic expressions, enabling them to learn new words and understand community-specific connotations. However, Large Language Models (LLMs) have a knowledge cutoff and are costly to finetune repeatedly. Therefore, it is crucial for LLMs to learn novel interpretations in-context. In this paper, we systematically analyse the ability of LLMs to acquire novel interpretations using in-context learning. To facilitate our study, we introduce MAGNIFICo, an evaluation suite implemented within a text-to-SQL semantic parsing framework that incorporates diverse tokens and prompt settings to simulate real-world complexity. Experimental results on MAGNIFICo demonstrate that LLMs exhibit a surprisingly robust capacity for comprehending novel interpretations from natural language descriptions as well as from discussions within long conversations. Nevertheless, our findings also highlight the need for further improvements, particularly when interpreting unfamiliar words or when composing multiple novel interpretations simultaneously in the same example. Additionally, our analysis uncovers the semantic predispositions in LLMs and reveals the impact of recency bias for information presented in long contexts.