今日arXiv最熱NLP大模型論文：NAACL24實錘語言學對大模型“負優化”，抽象語義表示+思維鏈有損表現

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原標題：今日arXiv最熱NLP大模型論文：NAACL24實錘語言學對大模型“負優化”，抽象語義表示+思維鏈有損表現
關鍵字：模型,語義,語言,語言學,任務
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：9060字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | Richard大語言模型正以勢不可擋的姿態席卷自然語言處理領域。在這個語言模型大顯神威的時代，很多任務都轉變為了端到端的文本生成任務。那么，在此之前我們苦心孤詣研究了幾十年的語義表示，例如 AMR(抽象意義表示)，在這個時代里還能派上用場嗎?
這篇文章針對這個問題展開了研究，作者們提出了一種基于 AMR 的思維鏈(chain-of-thought)提示方法 AMRCOT，在5個自然語言處理任務上對比研究了這種方法和直接提示大模型的效果差異。結果發現，總體而言使用 AMR 并不能帶來明顯的效果提升，甚至會導致性能下降。
不過，進一步的分析表明，AMR 在一些具體任務上還是能起到積極作用。文章重點指出，要讓 AMR 在大語言模型時代真正發揮價值，下一步的重點應該放在提升模型對 AMR 符號表示的理解，以及如何將 AMR 推理與具體任務輸出對應起來。
接下來讓我們深入剖析這篇文章的研究細節。這個話題對于思考傳統語言學知識在AI時代的價值很有啟發。語言學家們孜孜不倦幾十年的研究成果,面對大語言模型的崛起,究竟該何去何從?這是一個值得認真對待、深入探討的問題。期待這篇

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作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189