Composition
[Paper Note] Revisiting Compositional Generalization Capability of Large Language Models Considering Instruction Following Ability, Yusuke Sakai+, ACL'25
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#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #ACL #InstructionFollowingCapability #CommonsenseReasoning Issue Date: 2025-07-31 GPT Summary- Ordered CommonGenを提案し、LLMsの指示に従う能力と構成的一般化能力を評価するベンチマークを構築。36のLLMsを分析した結果、指示の意図は理解しているが、概念の順序に対するバイアスが低多様性の出力を引き起こすことが判明。最も指示に従うLLMでも約75%の順序付きカバレッジしか達成できず、両能力の改善が必要であることを示唆。 Comment
LLMの意味の構成性と指示追従能力を同時に発揮する能力を測定可能なOrderedCommonGenを提案
How Do In-Context Examples Affect Compositional Generalization?, ACL'23
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#General #NLP #LanguageModel #In-ContextLearning Issue Date: 2023-07-13 GPT Summary- 本研究では、組成的な一般化を調査するためのテストスイートであるCoFeを提案し、インコンテキスト学習の組成的な一般化について研究しました。インコンテキストの例の選択が組成的な一般化のパフォーマンスに影響を与えることを発見し、類似性、多様性、複雑さの要素を研究しました。さらに、架空の単語に対する組成的な一般化は一般的な単語に比べて弱いことが観察されました。インコンテキストの例が言語構造をカバーすることが重要であることも示されました。
[Paper Note] CommonGen: A Constrained Text Generation Challenge for Generative Commonsense Reasoning, Bill Yuchen Lin+, EMNLP'20 Findings
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#NaturalLanguageGeneration #Pocket #NLP #Dataset #Evaluation #EMNLP #Findings #CommonsenseReasoning Issue Date: 2025-07-31 GPT Summary- 生成的常識推論をテストするためのタスクCommonGenを提案し、35,000の概念セットに基づく79,000の常識的記述を含むデータセットを構築。タスクは、与えられた概念を用いて一貫した文を生成することを求め、関係推論と構成的一般化能力が必要。実験では、最先端モデルと人間のパフォーマンスに大きなギャップがあることが示され、生成的常識推論能力がCommonsenseQAなどの下流タスクに転送可能であることも確認。 Comment
ベンチマークの概要。複数のconceptが与えられた時に、それらconceptを利用した常識的なテキストを生成するベンチマーク。concept間の関係性を常識的な知識から推論し、Unseenなconceptの組み合わせでも意味を構成可能な汎化性能が求められる。
PJ page: https://inklab.usc.edu/CommonGen/
From f（x） and g（x） to f（g（x））: LLMs Learn New Skills in RL by Composing Old Ones, Yuan+, 2025.09
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#Article #Analysis #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Blog #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-06 Comment
元ポスト:
コントロールされた実験において、深さ2のnestedなcompostition g(f(x))のデータでRLした場合は、テスト時に深さ6までのcompostitionを実行できるようになったが（＝メタスキルとしてcompostitionを獲得した）、深さ1のnon-nestedなデータでRLした場合は複雑なcompostitionが必要なタスクを解けなかった。また、一般的にベースモデルがある程度解ける問題に対してRLを適用したモデルのpass@1000はあまり向上しないことから、RLは新しいスキルを何も教えていないのではないか、といった解釈がされることがあるが、より高次のcompostitionが必要なタスクで評価すると明確に性能が良くなるので、実はより高次のcompostitionが必要なタスクに対する汎化性能を伸ばしている。compostitionでの能力を発揮するにはまず幅広いatomicなスキルが必要なので、しっかりそれを事前学習で身につけさせ、その後post-trainingによって解決したいタスクのためのatomic skillのcompostitionの方法を学習させると効果的なのではないか、といった話な模様。
この辺のICLの話と似ている
- What Do Language Models Learn in Context? The Structured Task Hypothesis, Jiaoda Li+, N/A, ACL'24