論文の概要: FOLIO: Natural Language Reasoning with First-Order Logic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00840v2
• Date: Fri, 17 May 2024 15:06:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 20:53:07.341315
• Title: FOLIO: Natural Language Reasoning with First-Order Logic
• Title（参考訳）: FOLIO: 一階論理による自然言語推論
• Authors: Simeng Han, Hailey Schoelkopf, Yilun Zhao, Zhenting Qi, Martin Riddell, Wenfei Zhou, James Coady, David Peng, Yujie Qiao, Luke Benson, Lucy Sun, Alex Wardle-Solano, Hannah Szabo, Ekaterina Zubova, Matthew Burtell, Jonathan Fan, Yixin Liu, Brian Wong, Malcolm Sailor, Ansong Ni, Linyong Nan, Jungo Kasai, Tao Yu, Rui Zhang, Alexander R. Fabbri, Wojciech Kryscinski, Semih Yavuz, Ye Liu, Xi Victoria Lin, Shafiq Joty, Yingbo Zhou, Caiming Xiong, Rex Ying, Arman Cohan, Dragomir Radev,
• Abstract要約: 我々は、自然言語(NL)における推論のための人間注釈付き、論理的に複雑で多様なデータセットであるFOLIOを提示する。 FOLIOは1,430の例(一意の結論)で構成され、それぞれが487の前提のうちの1つと組み合わせて、それぞれの結論の妥当性を導出的に推論する。 NL推論とNL-FOL変換の両方において、複数の最先端言語モデルをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 147.50480350846726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved remarkable performance on a variety of natural language understanding tasks. However, existing benchmarks are inadequate in measuring the complex logical reasoning capabilities of a model. We present FOLIO, a human-annotated, logically complex and diverse dataset for reasoning in natural language (NL), equipped with first-order logic (FOL) annotations. FOLIO consists of 1,430 examples (unique conclusions), each paired with one of 487 sets of premises used to deductively reason for the validity of each conclusion. The logical correctness of the premises and conclusions is ensured by their FOL annotations, which are automatically verified by an FOL inference engine. In addition to the main NL reasoning task, NL-FOL pairs in FOLIO constitute a new NL-FOL translation dataset. Our experiments on FOLIO systematically evaluate the FOL reasoning ability of supervised fine-tuning on medium-sized language models. For both NL reasoning and NL-FOL translation, we benchmark multiple state-of-the-art language models. Our results show that a subset of FOLIO presents a challenge for one of the most capable {Large Language Model (LLM)} publicly available, GPT-4.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語理解タスクにおいて顕著なパフォーマンスを達成した。 しかし、既存のベンチマークはモデルの複雑な論理的推論能力を測定するのに不十分である。 我々は、自然言語(NL)における推論のための人間注釈付き、論理的に複雑で多様なデータセットであるFOLIOを、一階述語論理(FOL)アノテーションを備える。 FOLIOは1,430の例(一意の結論)で構成され、それぞれが487の前提のうちの1つと組み合わせて、それぞれの結論の妥当性を導出的に推論する。 前提と結論の論理的正しさはFOLアノテーションによって保証され、FOL推論エンジンによって自動的に検証される。 主要なNL推論タスクに加えて、FOLIOのNL-FOLペアは、新しいNL-FOL翻訳データセットを構成する。 FOLIOに関する実験は,中規模言語モデルにおける教師付き微調整のFOL推論能力を体系的に評価する。 NL推論とNL-FOL変換の両方において、複数の最先端言語モデルをベンチマークする。 以上の結果から,FOLIOのサブセットは,最も有能な言語モデル(LLM)の1つであるGPT-4の課題であることがわかった。

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