論文の概要: A Causal Framework to Quantify the Robustness of Mathematical Reasoning with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12023v3
• Date: Wed, 7 Jun 2023 22:03:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 20:20:33.011880
• Title: A Causal Framework to Quantify the Robustness of Mathematical Reasoning with Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた数学的推論のロバスト性を定量化する因果関係
• Authors: Alessandro Stolfo, Zhijing Jin, Kumar Shridhar, Bernhard Sch\"olkopf and Mrinmaya Sachan
• Abstract要約: 入力空間における直接的介入に対する頑健さと感度の観点から言語モデルの振舞いについて検討する。 しかし, GPT-3 Davinciモデル(175B)は, 他のGPTモデルと比較して, 頑健さと感度の両面で劇的な改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.15974174627785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We have recently witnessed a number of impressive results on hard mathematical reasoning problems with language models. At the same time, the robustness of these models has also been called into question; recent works have shown that models can rely on shallow patterns in the problem description when generating a solution. Building on the idea of behavioral testing, we propose a novel framework, which pins down the causal effect of various factors in the input, e.g., the surface form of the problem text, the operands, and math operators on the output solution. By grounding the behavioral analysis in a causal graph describing an intuitive reasoning process, we study the behavior of language models in terms of robustness and sensitivity to direct interventions in the input space. We apply our framework on a test bed of math word problems. Our analysis shows that robustness does not appear to continuously improve as a function of size, but the GPT-3 Davinci models (175B) achieve a dramatic improvement in both robustness and sensitivity compared to all other GPT variants.
• Abstract（参考訳）: 我々は最近、言語モデルに関する厳密な数学的推論問題に関する多くの驚くべき結果を目撃した。 同時に、これらのモデルのロバスト性も疑問視され、近年の研究により、モデルが解を生成する際に問題記述の浅いパターンに依存することが示されている。 行動テストという概念に基づいて,入力における様々な要因の因果効果,例えば問題テキストの表面形式,オペランド,そして出力解の数学演算子をピン留めする新しい枠組みを提案する。 直感的な推論過程を記述した因果グラフの行動解析を基礎として,入力空間の直接的な介入に対する頑健さと感度の観点から言語モデルの振る舞いを考察する。 フレームワークを数学の単語問題のテストベッドに適用します。 しかし, GPT-3 Davinciモデル(175B)は, 他のGPTモデルと比較して, 頑健さと感度の両面で劇的な改善を実現している。

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