論文の概要: Can GPT-3 Perform Statutory Reasoning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06100v2
• Date: Wed, 10 May 2023 19:17:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 18:10:58.006949
• Title: Can GPT-3 Perform Statutory Reasoning?
• Title（参考訳）: gpt-3は法定推論を実行できるか?
• Authors: Andrew Blair-Stanek, Nils Holzenberger, Benjamin Van Durme
• Abstract要約: 我々は、SARAと呼ばれる確立された法定推論データセット上で、最も有能な GPT-3 モデルである text-davinci-003 の能力を探求する。 GPT-3は単純な合成法則に関する簡単な質問に答えるには不十分である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.66486350122862
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Statutory reasoning is the task of reasoning with facts and statutes, which are rules written in natural language by a legislature. It is a basic legal skill. In this paper we explore the capabilities of the most capable GPT-3 model, text-davinci-003, on an established statutory-reasoning dataset called SARA. We consider a variety of approaches, including dynamic few-shot prompting, chain-of-thought prompting, and zero-shot prompting. While we achieve results with GPT-3 that are better than the previous best published results, we also identify several types of clear errors it makes. We investigate why these errors happen. We discover that GPT-3 has imperfect prior knowledge of the actual U.S. statutes on which SARA is based. More importantly, we create simple synthetic statutes, which GPT-3 is guaranteed not to have seen during training. We find GPT-3 performs poorly at answering straightforward questions about these simple synthetic statutes.
• Abstract（参考訳）: 法令推論は、立法府によって自然言語で書かれた規則である事実や法令を推論する作業である。 基本的な法的技能である。 本稿では,最も有能な GPT-3 モデルである text-davinci-003 について,SARA と呼ばれる定式化データセットを用いて検討する。 動的少ショットプロンプト、チェーンオブ思想プロンプト、ゼロショットプロンプトなど、さまざまなアプローチを検討します。 GPT-3で得られた結果は、これまでの最良な結果よりも優れているが、いくつかの明確な誤りも特定できる。 これらの誤りがなぜ起こるのか調べる。 我々は, GPT-3 が SARA を基盤とする実際の米国法令の事前知識に不完全なことを発見した。 さらに重要なことは、GPT-3がトレーニング中に見られないことを保証する単純な合成法則を作成することである。 GPT-3はこれらの単純な合成法則に関する簡単な質問に答えるには不十分である。

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