論文の概要: Numeracy from Literacy: Data Science as an Emergent Skill from Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13382v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 03:14:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 17:53:32.101119
• Title: Numeracy from Literacy: Data Science as an Emergent Skill from Large Language Models
• Title（参考訳）: リテラシーからの栄養:大規模言語モデルからの創発的スキルとしてのデータサイエンス
• Authors: David Noever, Forrest McKee
• Abstract要約: OpenAIのChatGPTやGPT-3のような大規模言語モデル(LLM)は、リテラシーを数字化するための翻訳課題を探求するためのユニークなテストベッドを提供する。 以前の18ヶ月前から公開されていたトランスフォーマーモデルと1000倍の小さなモデルでは基本的な算術演算が得られなかった。 本研究は, 文の完成から実際の数値理解の領域へ, 次世代の予測が成功するかどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLM) such as OpenAI's ChatGPT and GPT-3 offer unique testbeds for exploring the translation challenges of turning literacy into numeracy. Previous publicly-available transformer models from eighteen months prior and 1000 times smaller failed to provide basic arithmetic. The statistical analysis of four complex datasets described here combines arithmetic manipulations that cannot be memorized or encoded by simple rules. The work examines whether next-token prediction succeeds from sentence completion into the realm of actual numerical understanding. For example, the work highlights cases for descriptive statistics on in-memory datasets that the LLM initially loads from memory or generates randomly using python libraries. The resulting exploratory data analysis showcases the model's capabilities to group by or pivot categorical sums, infer feature importance, derive correlations, and predict unseen test cases using linear regression. To extend the model's testable range, the research deletes and appends random rows such that recall alone cannot explain emergent numeracy.
• Abstract（参考訳）: OpenAIのChatGPTやGPT-3のような大規模言語モデル(LLM)は、リテラシーを数字化するための翻訳課題を探求するためのユニークなテストベッドを提供する。 以前の18ヶ月前から1000倍小型の変圧器は基本的な算術を提供できなかった。 ここで説明する4つの複雑なデータセットの統計解析は、単純な規則で記憶または符号化できない算術演算を組み合わせる。 本研究は、文の完成から実際の数値理解の領域への次の予測が成功するかどうかを考察する。 例えば、LLMが最初にメモリからロードするか、pythonライブラリを使ってランダムに生成するインメモリデータセットに関する記述統計のケースを強調している。 その結果得られた探索的データ分析は、モデルがカテゴリの合計をグループ化し、特徴の重要度を推測し、相関を導出し、線形回帰を用いて見当たらないテストケースを予測する能力を示す。 モデルのテスト可能な範囲を拡張するために、リコールだけで創発的数理を説明できないようなランダムな行を削除および追加する。

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