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PRELUDIO: Un punto de referencia diseñado para exigir comprensión global y razonamiento en contextos extensos
Created by
Haebom
Autor
Mo Yu, Tsz Ting Chung, Chulun Zhou, Tong Li, Rui Lu, Jiangnan Li, Liyan Xu, Haoshu Lu, Ning Zhang, Jing Li, Jie Zhou
Describir
PRELUDE es un punto de referencia para evaluar la comprensión del contexto de textos extensos, evaluando si la historia de la precuela de un personaje se alinea con la narrativa canónica de la novela original. Dado que las precuelas no forman parte de la novela original, evaluar su validez requiere recuperar e integrar información indirectamente relacionada, lo que requiere una mayor comprensión general y un razonamiento más profundo que los puntos de referencia existentes. Los resultados experimentales muestran que el 88 % de los casos requieren evidencia de múltiples partes de la narrativa. Utilizando LLM de vanguardia, RAG, aprendizaje en el dominio y un servicio comercial DeepResearch, el modelo tuvo un rendimiento inferior al de los humanos en más de un 15 %. Estudios adicionales en humanos revelaron que el modelo generaba frecuentemente respuestas correctas con inferencias incorrectas, lo que resultaba en una diferencia del 30 % o más en la precisión de la inferencia en comparación con los humanos. Estos resultados destacan un importante margen de mejora en la comprensión y el razonamiento del contexto de textos extensos.
Takeaways, Limitations
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Takeaways: Presenta PRELUDE, un nuevo referente para evaluar la comprensión y el razonamiento del contexto de formato largo. Los resultados experimentales demuestran las limitaciones de las metodologías existentes. Demuestra claramente las deficiencias de los modelos de vanguardia, como LLM, para comprender el contexto de formato largo. Proporciona información sobre las diferencias en los procesos de razonamiento entre humanos e IA.
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Limitations: Falta de detalles específicos sobre la escala y diversidad del conjunto de datos de referencia actual de PRELUDE. Falta de información detallada sobre el número de participantes humanos y sus criterios de selección. El análisis del proceso de inferencia del modelo es algo deficiente.
