今日arXiv最热NLP大模型论文：NAACL24实锤语言学对大模型“负优化”，抽象语义表示+思维链有损表现

AIGC动态欢迎阅读

原标题：今日arXiv最热NLP大模型论文：NAACL24实锤语言学对大模型“负优化”，抽象语义表示+思维链有损表现
关键字：模型,语义,语言,语言学,任务
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：9060字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | Richard大语言模型正以势不可挡的姿态席卷自然语言处理领域。在这个语言模型大显神威的时代，很多任务都转变为了端到端的文本生成任务。那么，在此之前我们苦心孤诣研究了几十年的语义表示，例如 AMR(抽象意义表示)，在这个时代里还能派上用场吗?
这篇文章针对这个问题展开了研究，作者们提出了一种基于 AMR 的思维链(chain-of-thought)提示方法 AMRCOT，在5个自然语言处理任务上对比研究了这种方法和直接提示大模型的效果差异。结果发现，总体而言使用 AMR 并不能带来明显的效果提升，甚至会导致性能下降。
不过，进一步的分析表明，AMR 在一些具体任务上还是能起到积极作用。文章重点指出，要让 AMR 在大语言模型时代真正发挥价值，下一步的重点应该放在提升模型对 AMR 符号表示的理解，以及如何将 AMR 推理与具体任务输出对应起来。
接下来让我们深入剖析这篇文章的研究细节。这个话题对于思考传统语言学知识在AI时代的价值很有启发。语言学家们孜孜不倦几十年的研究成果,面对大语言模型的崛起,究竟该何去何从?这是一个值得认真对待、深入探讨的问题。期待这篇

原文链接：今日arXiv最热NLP大模型论文：NAACL24实锤语言学对大模型“负优化”，抽象语义表示+思维链有损表现

联系作者

文章来源：夕小瑶科技说
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189