BriefGPT - AI 论文速递
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规则还是故事，对于与大型语言模型对话，哪个更好的常识表达方式？
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究考察了GPT、BERT、XLNet和RoBERTa等四个基于预训练语言模型的通感知能力。语言建模及其变体是有效的目标，而双向上下文和更大的训练集是额外的加分项。模型在需要更多必要推理步骤的任务上表现不佳。模型在双重测试用例上表现混乱，表明它们只是在表面上学习通感知而不是深层次的知识。公开了一个名为CATs的测试集。
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关键要点
- 本研究考察了GPT、BERT、XLNet和RoBERTa等四个基于预训练语言模型的通感知能力。
- 通过在七个具有挑战性的基准测试中测试模型，发现语言建模及其变体是有效的目标。
- 双向上下文和更大的训练集被认为是额外的加分项。
- 模型在需要更多推理步骤的任务上表现不佳。
- 模型在双重测试用例上表现混乱，表明它们只是在表面上学习通感知。
- 研究公开了一个名为CATs的测试集，以供未来的研究使用。
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