論文の概要: Logical Tasks for Measuring Extrapolation and Rule Comprehension
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07727v1
- Date: Mon, 14 Nov 2022 19:55:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 13:33:51.953212
- Title: Logical Tasks for Measuring Extrapolation and Rule Comprehension
- Title（参考訳）: 外挿・規則理解のための論理課題
- Authors: Ippei Fujisawa, Ryota Kanai
- Abstract要約: 論理的タスクを定義し,そのソリューションのシステム要件について議論する。
本稿では,外挿,説明可能性,帰納バイアスといった概念に対する論理的タスクの関連性について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Logical reasoning is essential in a variety of human activities. A
representative example of a logical task is mathematics. Recent large-scale
models trained on large datasets have been successful in various fields, but
their reasoning ability in arithmetic tasks is limited, which we reproduce
experimentally. Here, we recast this limitation as not unique to mathematics
but common to tasks that require logical operations. We then propose a new set
of tasks, termed logical tasks, which will be the next challenge to address.
This higher point of view helps the development of inductive biases that have
broad impact beyond the solution of individual tasks. We define and
characterize logical tasks and discuss system requirements for their solution.
Furthermore, we discuss the relevance of logical tasks to concepts such as
extrapolation, explainability, and inductive bias. Finally, we provide
directions for solving logical tasks.
- Abstract（参考訳）: 論理的推論は様々な人間の活動に不可欠である。
論理タスクの代表的な例は数学である。
近年,大規模データセットで訓練された大規模モデルは様々な分野で成功しているが,算術的タスクにおける推論能力は限られており,実験的に再現されている。
ここでは、この制限は数学に固有のものではなく、論理演算を必要とするタスクに共通していると再考する。
次に、次に対処すべき課題となる、論理的タスクと呼ばれる新しいタスクセットを提案する。
このより高い視点は、個々のタスクのソリューションを越えて幅広い影響を持つ帰納的バイアスの開発に役立つ。
論理的タスクを定義し,そのソリューションのシステム要件について議論する。
さらに,外挿,説明可能性,帰納バイアスといった概念に対する論理タスクの関連性について考察する。
最後に、論理的タスクの解法を提供する。
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