論文の概要: ROSCOE: A Suite of Metrics for Scoring Step-by-Step Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07919v2
• Date: Tue, 12 Sep 2023 15:08:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 17:37:33.697638
• Title: ROSCOE: A Suite of Metrics for Scoring Step-by-Step Reasoning
• Title（参考訳）: ROSCOE:ステップバイステップ推論のためのメトリクススイート
• Authors: Olga Golovneva, Moya Chen, Spencer Poff, Martin Corredor, Luke Zettlemoyer, Maryam Fazel-Zarandi, Asli Celikyilmaz
• Abstract要約: 大規模言語モデルでは、最終回答を正当化するためにステップバイステップの推論を生成するように促された場合、ダウンストリームタスクの解釈可能性が改善されている。 これらの推論ステップは、モデルの解釈可能性と検証を大幅に改善するが、客観的にそれらの正確性を研究することは困難である。 本稿では、従来のテキスト生成評価指標を改善し拡張する、解釈可能な教師なし自動スコアのスイートであるROSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.77667876176978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models show improved downstream task performance when prompted to generate step-by-step reasoning to justify their final answers. These reasoning steps greatly improve model interpretability and verification, but objectively studying their correctness (independent of the final answer) is difficult without reliable methods for automatic evaluation. We simply do not know how often the stated reasoning steps actually support the final end task predictions. In this work, we present ROSCOE, a suite of interpretable, unsupervised automatic scores that improve and extend previous text generation evaluation metrics. To evaluate ROSCOE against baseline metrics, we design a typology of reasoning errors and collect synthetic and human evaluation scores on commonly used reasoning datasets. In contrast with existing metrics, ROSCOE can measure semantic consistency, logicality, informativeness, fluency, and factuality - among other traits - by leveraging properties of step-by-step rationales. We empirically verify the strength of our metrics on five human annotated and six programmatically perturbed diagnostics datasets - covering a diverse set of tasks that require reasoning skills and show that ROSCOE can consistently outperform baseline metrics.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルでは、最終回答を正当化するためにステップバイステップの推論を生成するように促された場合、ダウンストリームタスクのパフォーマンスが向上する。 これらの推論ステップは、モデル解釈性と検証を大幅に改善するが、その正確性(最終回答によらず)を客観的に研究することは、自動評価のための信頼できる方法がなければ困難である。 私たちは単に、記述された推論ステップが最終最終タスクの予測を実際にサポートする頻度を知らないだけです。 本稿では,従来のテキスト生成評価指標を改善し拡張する,解釈可能で教師なしの自動スコアのセットであるroscoeを提案する。 ベースラインメトリクスに対するroscoeを評価するために,推論誤りの類型をデザインし,一般的な推論データセット上での合成および人為評価スコアを収集する。 既存のメトリクスとは対照的に、ROSCOEはステップバイステップの合理性の特性を活用することで、意味的一貫性、論理性、情報性、流布性、事実性を計測できる。 私たちは、5人の注釈付きと6つのプログラム的な摂動型診断データセットに関する測定基準の強みを実証的に検証しました。

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