Apple Machine Learning Research
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ReALM：将参考解析视为语言建模
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文讨论了参考解析的重要性，特别是在处理非对话实体时。研究表明，利用大型语言模型（LLMs）能够有效解决各种引用问题，尤其是在屏幕引用方面，相较于现有系统有显著改进。MARRS系统旨在处理对话、视觉和背景等多种上下文。
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关键要点
- 参考解析是理解和处理不同上下文的重要问题，包括非对话实体的上下文。
- 大型语言模型（LLMs）在参考解析中的应用尚未充分利用，尤其是在处理非对话实体时。
- 本文展示了如何将参考解析转化为语言建模问题，从而有效解决各种类型的引用问题。
- 我们的系统在不同类型的引用上相较于现有系统有显著改进，最小模型在屏幕引用上获得超过5%的绝对增益。
- MARRS系统旨在处理对话、视觉和背景等多种上下文，以提高对话理解任务的效果。
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延伸问答
参考解析在处理非对话实体时的重要性是什么？
参考解析对于理解和处理不同上下文至关重要，尤其是非对话实体的上下文。
大型语言模型在参考解析中的应用有哪些优势？
大型语言模型在参考解析中能够有效解决各种引用问题，尤其是在处理非对话实体时表现出色。
MARRS系统的主要功能是什么？
MARRS系统旨在处理对话、视觉和背景等多种上下文，以提高对话理解任务的效果。
如何将参考解析转化为语言建模问题？
本文展示了将参考解析转化为语言建模问题的方法，从而有效解决各种类型的引用问题。
该研究与现有系统相比有哪些显著改进？
该研究在不同类型的引用上相较于现有系统有显著改进，最小模型在屏幕引用上获得超过5%的绝对增益。
该研究如何评估其模型的性能？
研究通过与GPT-3.5和GPT-4进行基准测试，显示其最小模型的性能可与GPT-4相媲美，且更大模型的表现显著优于GPT-4。
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