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Analyzing the Role of Semantic Representations in the Era of Large Language Models

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本文属于LLM系列文章，并且涉及了关于《Analyzing the Role of Semantic Representations in the Era of Large Language Models》的研究翻译

语义表征在大型语言模型时代的作用分析

  • 摘要部分
  • 引言章节
  • 代表权形式化分析
  • AMRCOT实验规划
  • Q1：是否有助于提升LLM的表现？
  • Q2：在什么情况下会带来积极效果或负面影响？
  • Q3：使用AMR的原因是什么？
  • 相关领域的研究现状
  • 总结与展望

摘要

在传统时代，自然语言处理（NLP）模型通常依赖一组由语言专业知识精心设计的功能集合。然而，在大型语言模型（LLM）兴起的时代，则越来越多的任务被转化为通用的端到端序列生成问题。本文旨在探讨一个问题：在LLM时代中语义表示扮演了什么角色？具体而言，则是研究抽象意义表示（AMR）在五个不同NLP任务中的影响情况。为此我们提出了一种名为AMRCOT的AMR驱动提示机制，并通过一系列实验验证其有效性与局限性。我们的研究表明，在某些情况下难以预判某种输入示例是否会因采用AMR而获益或受损，并且错误往往集中出现在多词短语、实体识别以及推理环节等复杂场景中。为了深入理解这一现象的本质特征，在分析过程中我们特别关注了这些关键点所涉及的知识表征与推理机制之间的相互作用关系。基于以上观察结果与实验数据支持，本文提出了若干结论性观点，并建议未来应在LLM语义表示领域关注这些关键点。

1 引言

2 代表权形式化

3 设计 AMRCOT 实验

4 Q1：AMR 对 LLM 有帮助吗？

5 Q2： AMR 何时有帮助/有害？

6 Q3： 为什么 AMR 有帮助/有害？

7 相关工作

8 结论

在此研究中,我们探讨了语义表示在大语言模型时代的功能作用。针对NLP领域正经历的范式转变,我们指出AMR通常并非立即适用于预训练的大语言模型（LLM）表达方式,这一观点得到了我们的研究表明支持:尽管如此,AMR仍能在特定样本上发挥辅助作用,值得探索其进一步应用的可能性:一个潜在的研究方向是通过深入理解LLM的优势机制而非专注于优化AMR自身的架构和符号系统,从而将其有效映射至相关NLP任务的推理过程这一研究路径展现了将传统语言结构与现代LLM技术优势相结合的努力

局限性和未来工作

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