主要观点总结
本文探讨了大型语言模型（LLMs）在适应性和泛化能力方面的局限性，通过构建基于真实数据集的乱语概念数据集，对关系抽取和分类学发掘等任务进行实验。实验结果表明，LLMs在面临未见过的领域或乱语术语时，性能会显著下降，依赖于先前学到的语义和词汇意义。微调能够增强模型对特定任务的关注，并提高在乱语语料库上的性能，显示出模型推理能力的出现。研究为学术界提供了警示，需要加强模型在不同领域间的语义推理和泛化能力。
关键观点总结
关键观点1: 动机
探究大型语言模型是否真正具备非结构或半结构化知识中的推理能力，通过实验构建乱语概念数据集进行对比试验。
关键观点2: 方法
论文的pipeline主要包括平行语料的生成和对模型不同设置下能力的评估。平行语料生成包括概念挖掘、概念链接和乱语生成。评估设置包括三种：Ground-truth (GT)(en) vs en、Ground-truth (GT)(gib) vs gib 和 en vs gib。
关键观点3: 实验设置
为了评估在不同领域中的性能变化，从WordNet中生成了三个领域特定的合成数据集作为平行语料库。使用多种大型语言模型（如GPT-3.5、GPT-4等）进行实验。
关键观点4: 实验结果
当真实术语被替换为乱语术语时，大型语言模型的性能显著下降。微调能够显著提升模型在特定任务上的性能，但在乱语语料库上的性能提升仍有局限性。迁移学习实验表明，微调使得模型对上位词关系的语法线索更加敏感，并能够更好地关注概念之间的语义关系。
关键观点5: 结论
大型语言模型在适应任意领域时表现较差，依赖于先前学到的语义和词汇意义。微调能够增强模型的推理能力，但仍需加强模型在不同领域间的语义推理和泛化能力。
文章预览
笔记整理：屠铭尘，浙江大学硕士生，研究方向为知识图谱 论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.19998 发表会议：ISWC 2024 1. 动机 目前，大语言模型已经被广泛应用在 KBC （知识库补全）、 OL （本体学习）等词汇语义相关任务中。然而，我们并不知道语言模型是否真的具备了在非结构或半结构化知识中推理的能力，还是仅仅掌握了语言中的一些模式。 这个问题在语言模型的专业领域应用上非常重要，因为专业领域知识可能会跟模型在训练阶段学到的知识有非常大的差异。 因此，为了探究模型究竟是学到了真正可推理的知识，还是仅仅掌握了语言模式，本文通过构建一个基于真实数据集部分替换的“乱语”概念数据集，并在关系抽取和分类学发掘这两个任务上对模型的实验结果进行对照试验。 如下图的例子所示，本文假设，如果模型学到了独立于语言模
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