今日arXiv最熱NLP大模型論文：GPT-4理解武林外傳中的含蓄表述，達人類水平

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原標題：今日arXiv最熱NLP大模型論文：GPT-4理解武林外傳中的含蓄表述，達人類水平
關鍵字：模型,解讀,準則,中文,任務
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：7624字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 謝年年在人際交談中，特別是在使用中文這樣博大精深的語言時，人們往往不會直接回答問題，而是采用含蓄、隱晦或間接的表達方式。
人類根據以往的經驗或是對說話者的了解可以對一些言外之意做出準確的判斷，比如我們小時候經歷過無數次的對話情景：
“媽媽，我的書放哪啦？”
“在我手上，來拿嘛！”
又或是：
“媽媽，今天我想吃紅燒肉可以嗎？”
“你看我像不像紅燒肉。”
面對媽媽給出的看似回答了又什么都沒有說的回應，我們能迅速get到媽媽不想搭理我們的心情。那LLMs在面對類似的會話隱喻（conversational implicature）時能理解到說話人真正的含義嗎？
上交最近從經典情景喜劇《武林外傳》中提取出首個針對會話隱喻的中文多輪對話數據集，挑選出200個精心設計的符合會話隱喻的問題，并對八個LLMs進行了多項選擇題任務和隱喻解釋兩項任務的測試。結果顯示會話隱喻這一任務對LLMs來說仍然充滿挑戰。
論文標題：Do Large Language Models Understand Conversational Implicature –
A case study wit

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作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189