論文の概要: The Unreliability of Explanations in Few-Shot In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03401v1
• Date: Fri, 6 May 2022 17:57:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 13:28:55.894767
• Title: The Unreliability of Explanations in Few-Shot In-Context Learning
• Title（参考訳）: 短距離インテクスト学習における説明の不確実性
• Authors: Xi Ye and Greg Durrett
• Abstract要約: 我々は、テキスト上の推論、すなわち質問応答と自然言語推論を含む2つのNLPタスクに焦点を当てる。 入力と論理的に整合した説明は、通常より正確な予測を示す。 本稿では,説明の信頼性に基づいてモデル予測を校正する枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.77996380021221
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How can prompting a large language model like GPT-3 with explanations improve in-context learning? We focus specifically on two NLP tasks that involve reasoning over text, namely question answering and natural language inference. Including explanations in the prompt and having the model generate them does not consistently improve performance in the settings we study, contrary to recent results on symbolic reasoning tasks (Nye et al., 2021; Wei et al., 2022). Despite careful prompting, explanations generated by GPT-3 may not even be factually grounded in the input, even on simple tasks with straightforward extractive explanations. However, these flawed explanations can still be useful as a way to verify GPT-3's predictions post-hoc. Through analysis in three settings, we show that explanations judged as good by humans--those that are logically consistent with the input and the prediction--usually indicate more accurate predictions. Following these observations, we present a framework for calibrating model predictions based on the reliability of the explanations. Our framework trains calibrators using automatically extracted scores that approximately assess the reliability of explanations, which helps improve performance across three different datasets.
• Abstract（参考訳）: GPT-3のような大規模言語モデルでは、コンテキスト内学習を改善するにはどうすればよいのか? テキストによる推論,すなわち質問応答と自然言語推論という2つのnlpタスクに注目した。 プロンプトに説明を含め、モデルが生成しても、シンボリック推論タスク(Nye et al., 2021; Wei et al., 2022)の最近の結果とは対照的に、我々が研究している設定におけるパフォーマンスは一貫して改善しない。 注意深いプロンプトにもかかわらず、gpt-3によって生成された説明は、単純な抽出的説明を持つ単純なタスクであっても、実際に入力に基づかないかもしれない。 しかし、これらの欠陥のある説明は、GPT-3の予測をポストホックで検証する方法として有用である。 3つの設定で分析した結果、入力と予測に論理的に整合した人間が判断した説明は、通常より正確な予測を示すことがわかった。 そこで本研究では,説明の信頼性に基づいてモデル予測の校正を行う枠組みを提案する。 我々のフレームワークは、説明の信頼性を概ね評価する自動抽出スコアを使用してキャリブレータを訓練し、3つの異なるデータセットのパフォーマンス向上を支援する。

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