論文の概要: STREET: A Multi-Task Structured Reasoning and Explanation Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06729v1
• Date: Mon, 13 Feb 2023 22:34:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-15 16:56:20.520289
• Title: STREET: A Multi-Task Structured Reasoning and Explanation Benchmark
• Title（参考訳）: STREET:マルチタスク構造化推論と説明ベンチマーク
• Authors: Danilo Ribeiro, Shen Wang, Xiaofei Ma, Henry Zhu, Rui Dong, Deguang Kong, Juliette Burger, Anjelica Ramos, William Wang, Zhiheng Huang, George Karypis, Bing Xiang, Dan Roth
• Abstract要約: マルチタスクとマルチドメインの自然言語推論と説明ベンチマークを統一的に導入する。 我々は、モデルが質問に答えるだけでなく、ある解の正しさを証明できる中間的な結論を生成するために、問題の前提がどのように使われているかを記述する、段階的に構造化された説明を生成することを期待している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.555662318619135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce STREET, a unified multi-task and multi-domain natural language reasoning and explanation benchmark. Unlike most existing question-answering (QA) datasets, we expect models to not only answer questions, but also produce step-by-step structured explanations describing how premises in the question are used to produce intermediate conclusions that can prove the correctness of a certain answer. We perform extensive evaluation with popular language models such as few-shot prompting GPT-3 and fine-tuned T5. We find that these models still lag behind human performance when producing such structured reasoning steps. We believe this work will provide a way for the community to better train and test systems on multi-step reasoning and explanations in natural language.
• Abstract（参考訳）: マルチタスクとマルチドメインの自然言語推論と説明ベンチマークであるSTREETを紹介する。 既存のQAデータセットとは異なり、モデルでは質問に答えるだけでなく、ある回答の正しさを証明できる中間的な結論を生成するために、質問の前提がどのように使われているかを記述する、ステップバイステップの構造化された説明が期待されている。 GPT-3や微調整T5などの人気言語モデルを用いて広範に評価を行う。 これらのモデルは、そのような構造化された推論ステップを生成する際に、人間のパフォーマンスに遅れがあることがわかりました。 この取り組みは、自然言語による多段階推論と説明のシステムを、コミュニティがより良く訓練し、テストするための方法を提供すると信じています。

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