論文の概要: PROST: Physical Reasoning of Objects through Space and Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03634v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 14:06:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-09 04:09:40.683374
• Title: PROST: Physical Reasoning of Objects through Space and Time
• Title（参考訳）: PROST:空間と時間による物体の物理的推論
• Authors: St\'ephane Aroca-Ouellette, Cory Paik, Alessandro Roncone, and Katharina Kann
• Abstract要約: このデータセットには、14のテンプレートを手作業でキュレートした18,736の多重選択質問が含まれている。 我々は、最先端の事前学習モデルが物理的推論において不十分であることを示す分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.69796589964076
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new probing dataset named PROST: Physical Reasoning about Objects Through Space and Time. This dataset contains 18,736 multiple-choice questions made from 14 manually curated templates, covering 10 physical reasoning concepts. All questions are designed to probe both causal and masked language models in a zero-shot setting. We conduct an extensive analysis which demonstrates that state-of-the-art pretrained models are inadequate at physical reasoning: they are influenced by the order in which answer options are presented to them, they struggle when the superlative in a question is inverted (e.g., most <-> least), and increasing the amount of pretraining data and parameters only yields minimal improvements. These results provide support for the hypothesis that current pretrained models' ability to reason about physical interactions is inherently limited by a lack of real world experience. By highlighting these limitations, we hope to motivate the development of models with a human-like understanding of the physical world.
• Abstract（参考訳）: 空間と時間を通じてオブジェクトに関する物理的な推論を行う。 このデータセットには、14のテンプレートを手作業でキュレートした18,736の質問が含まれている。 すべての質問は、ゼロショット設定で因果モデルとマスク付き言語モデルの両方を調べるように設計されている。 我々は、最先端の事前学習モデルが物理的推論において不十分であることを示す広範囲な分析を行う。それらは、答えオプションが提示される順序に影響され、質問の最上位が逆転された場合(例えば、ほとんどの<->最小値)に苦労し、事前学習データやパラメータの増加は最小限の改善しか得られない。 これらの結果は、現在の事前訓練されたモデルが物理的相互作用を推論する能力は、現実世界の経験の欠如によって本質的に制限されているという仮説を支持する。 これらの制限を強調して、人間のような物理的世界を理解するモデルの開発を動機づけたいと考えています。

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