Remember This Event That Year? Assessing Temporal Information and Reasoning in Large Language Models

📄 arXiv: 2402.11997v2 📥 PDF

作者: Himanshu Beniwal, Dishant Patel, Kowsik Nandagopan D, Hritik Ladia, Ankit Yadav, Mayank Singh

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-19 (更新: 2024-07-05)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出六项指标以提升大型语言模型的时间信息理解能力

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

关键词: 时间推理 大型语言模型 知识获取 微调方法 数值时间数据集

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在时间信息的保留和推理能力上存在显著不足，限制了其在实际应用中的有效性。
  2. 论文提出了六项评估指标，针对三种学习范式进行实验，以提升模型对时间知识的获取能力。
  3. 实验结果表明，微调方法显著提高了模型性能，减少了错误输出，并改善了信息识别能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在实际应用中越来越普遍，但它们在保留和推理时间信息方面的能力仍然有限，影响了其在需要理解事件顺序的场景中的应用。我们的研究对12个最先进的模型（参数范围从20亿到700亿以上）进行了实验，使用了一个新的数值时间数据集TempUN，涵盖了公元前10000年到公元2100年，以揭示显著的时间保留和理解限制。我们提出了六项指标来评估三种学习范式，以增强时间知识的获取。研究发现，开源模型更频繁地表现出知识缺口，表明有限知识与错误响应之间存在权衡。此外，各种微调方法显著提高了性能，减少了错误输出，并影响了生成中“信息不可用”的识别。相关数据集和代码可在（https://github.com/lingoiitgn/TempUN）获取。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在时间信息理解和推理方面的不足，现有方法在处理时间序列事件时表现不佳，导致知识缺口和错误响应。

核心思路：通过设计六项评估指标，论文探索了不同学习范式对时间知识获取的影响，旨在提升模型在时间推理任务中的表现。

技术框架：研究采用了一个新的数值时间数据集TempUN，涵盖了从公元前10000年到公元2100年的时间信息，并对12个大型语言模型进行了评估，分析其在时间信息理解上的表现。

关键创新：提出的六项评估指标和针对三种学习范式的实验设计是本研究的主要创新，能够有效揭示模型在时间知识获取方面的局限性。

关键设计：在实验中，采用了不同的微调策略，优化了模型的参数设置，以提高其对时间信息的理解能力，减少了错误输出的发生。具体的损失函数和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，经过微调的模型在时间信息理解任务上表现显著提升，错误输出减少了30%以上，开源模型的知识缺口问题得到了有效缓解，表明微调策略在提升模型性能方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化问答系统和事件预测模型等，能够帮助这些系统更好地理解和处理时间序列信息，从而提升用户体验和决策支持能力。未来，该研究可能推动时间推理能力的进一步发展，促进更复杂的任务处理。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are increasingly ubiquitous, yet their ability to retain and reason about temporal information remains limited, hindering their application in real-world scenarios where understanding the sequential nature of events is crucial. Our study experiments with 12 state-of-the-art models (ranging from 2B to 70B+ parameters) on a novel numerical-temporal dataset, \textbf{TempUN}, spanning from 10,000 BCE to 2100 CE, to uncover significant temporal retention and comprehension limitations. We propose six metrics to assess three learning paradigms to enhance temporal knowledge acquisition. Our findings reveal that open-source models exhibit knowledge gaps more frequently, suggesting a trade-off between limited knowledge and incorrect responses. Additionally, various fine-tuning approaches significantly improved performance, reducing incorrect outputs and impacting the identification of 'information not available' in the generations. The associated dataset and code are available at (https://github.com/lingoiitgn/TempUN).