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大型语言模型的标量含义的实用推理
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
LLMs展示了对语义的出色理解能力，但在理解语用学方面常有困难。我们发布了一个包含四个语用学现象的语用学理解基准（PUB）数据集，评估了九个模型，发现fine-tuning能够提升较小的语言模型在遵循指令和聊天方面的语用学能力。较大的模型的性能与聊天适应版本相当。这个基准旨在全面评估LLM处理需要语用推理的现实语言任务的能力。
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关键要点
- LLMs在语义理解方面表现出色，但在语用学理解上存在困难。
- 发布了包含四个语用学现象的语用学理解基准（PUB）数据集。
- PUB数据集包括合困推理、预设、参照和指示四个任务，共28k个数据点。
- 评估了九个不同参数和训练类型的模型。
- 对于较小的语言模型，fine-tuning显著提升其语用学能力。
- 较大的模型的基础版本与聊天适应版本性能相当。
- 人类能力与模型能力之间存在明显性能差距。
- 模型在不同提示和任务复杂性下表现不稳定，性能波动较大。
- 该基准旨在全面评估LLM处理需要语用推理的现实语言任务的能力。
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