Beyond Traditional Benchmarks: Analyzing Behaviors of Open LLMs on Data-to-Text Generation

📄 arXiv: 2401.10186v3 📥 PDF

作者: Zdeněk Kasner, Ondřej Dušek

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-18 (更新: 2024-06-06)

备注: Accepted to ACL 2024 Main Conference

💡 一句话要点

提出Quintd工具以解决开放大语言模型在数据到文本生成中的语义准确性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 开放大语言模型 数据到文本生成 Quintd工具 语义准确性 文本生成评估

📋 核心要点

  1. 现有方法在数据到文本生成中存在语义准确性不足的问题，导致生成文本的质量不高。
  2. 论文提出了Quintd工具，旨在从公共API收集新颖的结构化数据，以避免训练数据的污染。
  3. 实验结果表明，开放LLMs在零样本设置下生成的文本流畅性较高，但语义错误率超过80%。

📝 摘要（中文）

本研究分析了开放大语言模型（LLMs）在数据到文本（D2T）生成任务中的表现，即从结构化数据生成连贯且相关的文本。为避免标准基准测试数据污染LLM训练数据，我们设计了Quintd工具，用于从公共API收集新颖的结构化数据记录。研究发现，开放LLMs（如Llama 2、Mistral和Zephyr）能够在零样本设置下，从使用Quintd收集的常见格式数据中生成流畅且连贯的文本。然而，输出的语义准确性存在重大问题：根据人类评审和基于GPT-4的无参考度量，超过80%的开放LLMs输出至少包含一个语义错误。我们公开发布了代码、数据和模型输出。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决开放大语言模型在数据到文本生成任务中的语义准确性问题。现有方法常常受到训练数据污染的影响，导致生成文本的质量和准确性不足。

核心思路：论文的核心解决思路是设计Quintd工具，以收集新颖的结构化数据记录，避免使用传统基准测试数据，从而提高模型的生成能力和准确性。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型训练和生成评估三个主要模块。Quintd工具负责从公共API获取数据，随后将这些数据输入到开放LLMs中进行训练和生成文本，最后通过人工评估和无参考度量进行效果评估。

关键创新：最重要的技术创新点在于Quintd工具的设计与实现，它为开放LLMs提供了新的数据来源，避免了传统基准测试的局限性，从而提升了生成文本的多样性和相关性。

关键设计：在关键设计方面，论文详细描述了Quintd工具的参数设置和数据收集流程，以及如何使用GPT-4进行无参考的语义准确性评估，确保生成文本的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，开放LLMs在使用Quintd收集的数据生成文本时，流畅性较高，但语义准确性问题严重，超过80%的输出存在语义错误。这一发现强调了在实际应用中对生成文本质量的关注。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化内容生成、智能客服系统和数据报告生成等。通过提高开放大语言模型在数据到文本生成中的语义准确性，能够显著提升这些应用的实用性和用户体验。未来，该研究可能推动更多基于结构化数据的文本生成技术的发展。

📄 摘要（原文）

We analyze the behaviors of open large language models (LLMs) on the task of data-to-text (D2T) generation, i.e., generating coherent and relevant text from structured data. To avoid the issue of LLM training data contamination with standard benchmarks, we design Quintd - a tool for collecting novel structured data records from public APIs. We find that open LLMs (Llama 2, Mistral, and Zephyr) can generate fluent and coherent texts in zero-shot settings from data in common formats collected with Quintd. However, we show that the semantic accuracy of the outputs is a major issue: both according to human annotators and our reference-free metric based on GPT-4, more than 80% of the outputs of open LLMs contain at least one semantic error. We publicly release the code, data, and model outputs.