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语言模型中学习事实的关键因素是什么？多元化多提示数据的多方面知识探测
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文调研了预训练语言模型的事实知识探测方法，提出了基于输入、输出和模型适应性的分类方案。研究创建了多语言基准测试，评估语言模型的知识检索能力，并提出了知识提示范式和KP-PLM框架，展示了其在自然语言理解任务中的优越性。此外，设计了基准测试Pinocchio，评估模型的事实知识广度，发现现有模型存在知识缺失和虚假相关性。
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关键要点
- 调研了预训练语言模型的事实知识探测方法，提出了基于输入、输出和模型适应性的分类方案。
- 创建了一个跨23种语言的多语言基准测试，评估语言模型的知识检索能力。
- 提出了一种新的知识估计方法，利用上下文学习能力评估模型对知识库中事实的了解程度。
- 设计了基准测试Pinocchio，评估大型语言模型中的事实知识广度，发现现有模型存在知识缺失和虚假相关性。
- 提出了MONITOR度量方法，直接衡量大型语言模型的事实可靠性，评估模型一致性。
- 提出了知识提示范式和KP-PLM框架，展示其在自然语言理解任务中的优越性。
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延伸问答
预训练语言模型的事实知识探测方法有哪些？
本文提出了一种基于输入、输出和模型适应性的分类方案来探测事实知识。
如何评估语言模型的知识检索能力？
通过创建一个跨23种语言的多语言基准测试来评估语言模型的知识检索能力。
Pinocchio基准测试的目的是什么？
Pinocchio基准测试旨在评估大型语言模型中的事实知识广度，发现模型存在知识缺失和虚假相关性。
MONITOR度量方法的作用是什么？
MONITOR度量方法用于直接衡量大型语言模型的事实可靠性，评估模型输出的一致性。
KP-PLM框架的创新之处在哪里？
KP-PLM框架通过多种连续提示规则将知识子图转化为自然语言提示，提升了自然语言理解任务的表现。
研究中发现的模型知识差异有哪些？
研究发现不同模型家族和大小之间的事实知识存在差异，某些关系比其他关系更为熟知。
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