【大语言模型】ACL2024论文-19 SportsMetrics: 融合文本和数值数据以理解大型语言模型中的信息融合

https://arxiv.org/pdf/2402.10979

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目录

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SportsMetrics: 融合文本和数值数据以理解大型语言模型中的信息融合

摘要

本文介绍了SportsMetrics，这是一个旨在评估大型语言模型（LLMs）在数值推理和信息融合能力方面的新基准。通过提供详细的体育比赛逐场描述，挑战LLMs处理新游戏规则、更长的描述、混乱的叙述和分析游戏摘要中的关键统计数据。在NBA和NFL比赛上的广泛实验表明，SportsMetrics能够评估LLMs在这些任务上的性能。

研究背景

大型语言模型（LLMs）在处理非结构化文本和结构化数据方面展现出巨大潜力。然而，将文本和数值数据融合在一起存在显著挑战，包括处理实体和数字、处理数据不一致性和冗余，以及开发如构建工作记忆以管理复杂数据查询的规划能力。

问题与挑战

LLMs需要在处理混合文本和数值数据时，能够整合信息、链接实体、聚合数字，并处理数据中的不一致性。此外，信息融合的挑战在于从多个文本源合成信息以得出有意义的结论。

如何解决

SportsMetrics通过四个新颖的任务来评估LLMs在对抗性场景下的表现，包括适应新游戏规则、处理长篇游戏描述、管理混乱的游戏叙述和分析游戏摘要中的关键统计数据。这些任务要求LLMs开发工作记忆以跟踪游戏统计数据，并进行推理。

核心创新点

1. SportsMetrics基准：提供了一个评估LLMs数值推理和数据融合能力的基准。
2. 对抗性场景：设计了包括新游戏规则、长篇描述、混乱叙述等对抗性场景来测试LLMs的适应性和鲁棒性。
3. 工作记忆：要求LLMs开发工作记忆来管理复杂的数据查询和更新关键游戏统计数据。

算法模型

SportsMetrics基准包括以下几个关键步骤：

1. 命名实体识别与实体类型识别：提取实体及其类型，作为构建句子图的桥梁。
2. 句子图构建：构建句子图以捕捉事实句子之间的语义重叠。
3. 最小支配集近似：使用贪心算法找到覆盖整个句子图的最小句子集合。
4. 问题生成：将选定的事实句子转换为问答对。
5. 提示式数据增强：通过提示调整扩展最近在提示调整中取得的进展，为MINPROMPT创建增强数据。
   

实验效果（包含重要数据与结论）

实验在28,492场NBA比赛和5,867场NFL比赛的数据上进行，涵盖了2002年至2023年的数据。结果显示，长上下文LLMs在所有任务中显著优于标准LLMs。在NBA数据集中，GPT-3.5-Turbo-1106在除∆GScore外的所有任务中表现最佳，而GeminiPro在∆GScore中略胜一筹。在NFL数据集中，GPT-4-1106-Preview表现最佳，其次是Claude-2.1和GPT3.5-Turbo-1106。

相关工作

相关工作主要集中在评估LLMs的信息融合能力，包括多文档摘要、聊天机器人竞技场（Chatbot Arena）和多任务语言理解（MMLU）。此外，还有研究探讨了从混合文本和数值记录中组合信息的挑战。

后续优化方向

尽管SportsMetrics在评估LLMs方面取得了进展，但仍存在一些局限性和未来的优化方向：

1. 泛化能力：研究结果的泛化能力到其他运动，如足球和板球，这些运动的玩法和规则可能以独特的方式挑战LLMs。
2. 对抗性场景的实用性：研究探索了多种对抗性场景，但这些极端变化在现实世界条件下可能不常见，模型在这些场景下的表现可能不会转化为其他分析任务中的改进。
3. 评分系统的有效性：评分系统在评估LLMs在不同情境下的数值推理能力方面的效果，如多人在线游戏或协作工作空间，仍需验证。

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后记

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