論文の概要: Structured, flexible, and robust: benchmarking and improving large language models towards more human-like behavior in out-of-distribution reasoning tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05718v1
• Date: Wed, 11 May 2022 18:14:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-14 05:14:40.517353
• Title: Structured, flexible, and robust: benchmarking and improving large language models towards more human-like behavior in out-of-distribution reasoning tasks
• Title（参考訳）: 構造化、フレキシブル、ロバスト:分散推論タスクにおける人間のような振る舞いに向けた大規模言語モデルのベンチマークと改善
• Authors: Katherine M. Collins, Catherine Wong, Jiahai Feng, Megan Wei, and Joshua B. Tenenbaum
• Abstract要約: 言語単独で統計的パターンを学習することで、どの程度の人間的な思考を捉えることができるのかを問う。 本ベンチマークは2つの問題解決領域(計画と説明生成)を含み,一般化を必要とするように設計されている。 このベンチマークでは、人間はLSMよりもはるかに堅牢であることが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.39138995087475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human language offers a powerful window into our thoughts -- we tell stories, give explanations, and express our beliefs and goals through words. Abundant evidence also suggests that language plays a developmental role in structuring our learning. Here, we ask: how much of human-like thinking can be captured by learning statistical patterns in language alone? We first contribute a new challenge benchmark for comparing humans and distributional large language models (LLMs). Our benchmark contains two problem-solving domains (planning and explanation generation) and is designed to require generalization to new, out-of-distribution problems expressed in language. We find that humans are far more robust than LLMs on this benchmark. Next, we propose a hybrid Parse-and-Solve model, which augments distributional LLMs with a structured symbolic reasoning module. We find that this model shows more robust adaptation to out-of-distribution planning problems, demonstrating the promise of hybrid AI models for more human-like reasoning.
• Abstract（参考訳）: 私たちは物語を語り、説明し、言葉を通じて私たちの信念と目標を表現します。 明らかな証拠は、言語が学習の構造化に発達的な役割を担っていることを示唆している。 言語だけで統計パターンを学習することで、人間のような思考のどれ程を捉えることができるのか? 我々はまず,人間と分布型大言語モデル(LLM)を比較するための新しい課題ベンチマークを提出する。 本ベンチマークは,2つの問題解決領域(計画と説明生成)を含み,言語で表現された新たな分散問題への一般化が要求される。 このベンチマークでは、人間はLSMよりもはるかに堅牢であることが分かりました。 次に、構造的シンボリック推論モジュールで分散LLMを増強するハイブリッドParse-and-Solveモデルを提案する。 このモデルは配布外計画問題への堅牢な適応を示し、人間的な推論のためのハイブリッドAIモデルの可能性を実証している。

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