Evaluating Declarative and Procedural Knowledge in Datasets and Large Language Models
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本文属于LLM系列文章中的一项，在《Meta-Cognitive Analysis: Evaluating Declarative and Procedural Knowledge in Datasets and Large Language Models》一文中进行了翻译工作。
元认知分析：评估数据集和大型语言模型中的陈述性和程序性知识
- 摘要
- 1 引言
- 2 相关工作
- 3 元认知分析方法
- 4 发现
- 5 结论
摘要
陈述性知识与程序性知识作为元认知理论中的两大核心要素，在LLM的预训练阶段与推理过程中发挥着至关重要的作用。尽管在定义、探究以及定量评估等方面面临着诸多挑战，在现有研究中尚缺乏对这两类知识进行系统的全面对比分析。本研究另辟蹊径，在新的研究视角下对LLM进行了深入探索，并系统构建了基础框架以评估其有效性能指标。通过广泛的实验研究及不同数据集与模型的深度验证发现：（1）在绝大多数任务场景下，默认声明性知识所带来的收益显著高于过程性知识。（2）只有当推理任务具有简单明确的逻辑关系时，默认程序性知识的表现才优于声明性知识。（3）随着预训练阶段的持续深化与规模扩大化趋势下，默认两种知识被模型所掌握的能力呈现出显著提升态势；但其提升速度却呈现出明显的差异性特征。（4）通过对研究结果进行细致入微地分析总结经验教训，则可为LLM的有效评估与性能增强提供初步指导建议。
1 引言
2 相关工作
3 元认知分析方法
4 发现
5 结论
在本研究中,我们从独特的角度系统地探讨了陈述性和程序性知识的本质特征.针对每组数据集与模型组合,我们呈现基础事实知识,并随后计算该类知识的效果得分.通过实验设计,我们不仅识别出不同类型的知识在各个数据集中的独特价值,还评估了各类模型在此类任务中的实际应用效果.最终,我们的实证分析揭示了几种关键模式:第一,这类任务的表现受数据分布显著影响;第二,基于这种分类的任务能够显著提升系统的推理能力.
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