論文の概要: Critical Thinking for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07185v2
• Date: Thu, 17 Dec 2020 14:42:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 05:20:45.448784
• Title: Critical Thinking for Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルの批判的思考
• Authors: Gregor Betz and Christian Voigt and Kyle Richardson
• Abstract要約: 本稿では,ニューラル自動回帰言語モデルの批判的思考カリキュラムに向けて第一歩を踏み出す。 我々は、GPT-2を訓練し、評価するために、人工的な議論文を生成する。 NLUベンチマークに対して一貫した有望な結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.963299759354333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper takes a first step towards a critical thinking curriculum for neural auto-regressive language models. We introduce a synthetic corpus of deductively valid arguments, and generate artificial argumentative texts to train and evaluate GPT-2. Significant transfer learning effects can be observed: Training a model on three simple core schemes allows it to accurately complete conclusions of different, and more complex types of arguments, too. The language models generalize the core argument schemes in a correct way. Moreover, we obtain consistent and promising results for NLU benchmarks. In particular, pre-training on the argument schemes raises zero-shot accuracy on the GLUE diagnostics by up to 15 percentage points. The findings suggest that intermediary pre-training on texts that exemplify basic reasoning abilities (such as typically covered in critical thinking textbooks) might help language models to acquire a broad range of reasoning skills. The synthetic argumentative texts presented in this paper are a promising starting point for building such a "critical thinking curriculum for language models."
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラル自動回帰言語モデルの批判的思考カリキュラムに向けて第一歩を踏み出す。 本稿では,帰納的有効引数の合成コーパスを導入し,gpt-2の学習と評価のための人工的議論テキストを生成する。 3つの単純なコアスキームでモデルをトレーニングすることで、異なる、より複雑なタイプの引数の結論を正確に達成することができます。 言語モデルは、コア引数スキームを正しい方法で一般化する。 さらに,NLUベンチマークに対して一貫した有望な結果が得られる。 特に、議論スキームの事前訓練は、GLUE診断のゼロショット精度を最大15ポイント向上させる。 この結果は、基本的な推論能力(批判的思考教科書など)を実証するテキストの中間的事前学習が、言語モデルが幅広い推論スキルを獲得するのに役立つことを示唆している。 本稿では,このような「言語モデルのための批判的思考カリキュラム」を構築する上で有望な出発点である。

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