論文の概要: Emergent Analogical Reasoning in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09196v3
• Date: Thu, 3 Aug 2023 03:44:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 16:20:37.186189
• Title: Emergent Analogical Reasoning in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける創発的類推
• Authors: Taylor Webb, Keith J. Holyoak, Hongjing Lu
• Abstract要約: GPT-3は、多くの設定において、抽象的なパターン誘導、マッチング、さらには人間の能力を超える、驚くほど強力な能力を持っていることを示す。 以上の結果から, GPT-3のような大規模言語モデルでは, 幅広い類似問題に対するゼロショット解を求める能力が得られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5469452301122177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent advent of large language models has reinvigorated debate over whether human cognitive capacities might emerge in such generic models given sufficient training data. Of particular interest is the ability of these models to reason about novel problems zero-shot, without any direct training. In human cognition, this capacity is closely tied to an ability to reason by analogy. Here, we performed a direct comparison between human reasoners and a large language model (the text-davinci-003 variant of GPT-3) on a range of analogical tasks, including a non-visual matrix reasoning task based on the rule structure of Raven's Standard Progressive Matrices. We found that GPT-3 displayed a surprisingly strong capacity for abstract pattern induction, matching or even surpassing human capabilities in most settings; preliminary tests of GPT-4 indicated even better performance. Our results indicate that large language models such as GPT-3 have acquired an emergent ability to find zero-shot solutions to a broad range of analogy problems.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデルの出現は、十分な訓練データを得た一般的なモデルに人間の認知能力が出現するかどうかという議論を再燃させた。 特に興味深いのは、これらのモデルが直接訓練することなく、ゼロショットで新しい問題を推論する能力である。 人間の認知では、この能力は類推による推論能力と密接に結びついている。 そこで我々は,Ravenの標準進歩行列の規則構造に基づく非視覚的行列推論タスクを含む類推的タスクにおいて,人間の推論と大規模言語モデル(GPT-3のテキストダヴィンチ・003変種)の直接比較を行った。 その結果、GPT-3は、ほとんどの設定において、抽象パターン誘導、マッチング、さらには人間の能力を超越する驚くほど強い能力を示し、GPT-4の予備試験は、より優れた性能を示した。 以上の結果から, GPT-3のような大規模言語モデルでは, 幅広い類似問題に対するゼロショット解を求める能力が得られている。

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