論文の概要: Evaluating the Logical Reasoning Ability of ChatGPT and GPT-4

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03439v1
• Date: Fri, 7 Apr 2023 01:37:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 13:11:46.065929
• Title: Evaluating the Logical Reasoning Ability of ChatGPT and GPT-4
• Title（参考訳）: ChatGPTとGPT-4の論理的推論能力の評価
• Authors: Hanmeng Liu, Ruoxi Ning, Zhiyang Teng, Jian Liu, Qiji Zhou, Yue Zhang
• Abstract要約: この記事では、LogiQAやReClorといった一般的なベンチマークを用いて、複数の論理推論データセットを分析します。 我々は、論理的推論を必要とするベンチマークを用いて、多選択読解と自然言語推論タスクをテストする。 実験結果から,ChatGPTは,ほとんどの論理的推論ベンチマークにおいて,RoBERTaファインチューニング法よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.928504625782184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Harnessing logical reasoning ability is a comprehensive natural language understanding endeavor. With the release of Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4), highlighted as "advanced" at reasoning tasks, we are eager to learn the GPT-4 performance on various logical reasoning tasks. This report analyses multiple logical reasoning datasets, with popular benchmarks like LogiQA and ReClor, and newly-released datasets like AR-LSAT. We test the multi-choice reading comprehension and natural language inference tasks with benchmarks requiring logical reasoning. We further construct a logical reasoning out-of-distribution dataset to investigate the robustness of ChatGPT and GPT-4. We also make a performance comparison between ChatGPT and GPT-4. Experiment results show that ChatGPT performs significantly better than the RoBERTa fine-tuning method on most logical reasoning benchmarks. GPT-4 shows even higher performance on our manual tests. Among benchmarks, ChatGPT and GPT-4 do relatively well on well-known datasets like LogiQA and ReClor. However, the performance drops significantly when handling newly released and out-of-distribution datasets. Logical reasoning remains challenging for ChatGPT and GPT-4, especially on out-of-distribution and natural language inference datasets.
• Abstract（参考訳）: 論理的推論能力の調和は、包括的な自然言語理解の取り組みである。 Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4) のリリースにより、様々な論理的推論タスクについて GPT-4 のパフォーマンスを学習したいと考えている。 この記事では、LogiQAやReClorといった一般的なベンチマークと、新たにリリースされたAR-LSATなどのデータセットを用いて、複数の論理推論データセットを分析します。 我々は、論理的推論を必要とするベンチマークを用いて、多選択読解と自然言語推論タスクをテストする。 さらに,ChatGPTとGPT-4のロバスト性を調べるために,分布外の論理的推論データセットを構築した。 また,ChatGPTとGPT-4の性能比較を行った。 実験結果から,ChatGPTは,ほとんどの論理的推論ベンチマークにおいて,RoBERTaファインチューニング法よりも優れた性能を示した。 GPT-4は手動テストでさらに高い性能を示した。 ベンチマークの中で、ChatGPTとGPT-4はLogiQAやReClorのようなよく知られたデータセットで比較的うまく動作する。 しかし、新しいリリースとアウト・オブ・ディストリビューションデータセットを扱うと、パフォーマンスは大幅に低下する。 chatgptやgpt-4、特にアウトオブディストリビューションや自然言語推論データセットでは、論理的推論は依然として困難である。

関連論文リスト

• Transformer-based Language Models for Reasoning in the Description Logic ALCQ [2.8210912543324658]
  自然言語のデータセット DELTA$_D$ を表現型記述論理言語 $mathcalALCQ$ を使って構築する。 教師付き細調整DeBERTaモデルと2つの大言語モデルの論理的推論能力について検討する。 データセットに微調整されたDeBERTaベースのモデルが、詳細チェックタスクをマスターできることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T18:25:34Z)
• LogicAsker: Evaluating and Improving the Logical Reasoning Ability of Large Language Models [63.14196038655506]
  大規模言語モデル(LLM)の論理的推論能力を評価・拡張するための新しいアプローチであるLogicAskerを紹介する。 提案手法は, LLMが論理規則を学習する際の大きなギャップを明らかにし, 異なるモデル間で29%から90%の推論失敗を識別する。 GPT-4oのようなモデルにおける論理的推論を最大5%向上させることで、これらの知見を活用して、ターゲットとなる実演例と微調整データを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-01T13:53:53Z)
• Transformers in the Service of Description Logic-based Contexts [2.8210912543324658]
  私たちは記述論理言語$mathcalALCQ$を使って自然言語データセットDELTA$_D$を構築します。 教師付き細調整DeBERTaモデルと2つの大言語モデル(GPT-3.5, GPT-4)の推論能力について検討した。 以上の結果から,DeBERTaをベースとしたモデルでは推論タスクをマスターすることができ,少数のサンプルが提供されてもGPTの性能は大幅に向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T13:23:24Z)
• LINC: A Neurosymbolic Approach for Logical Reasoning by Combining Language Models with First-Order Logic Provers [60.009969929857704]
  論理的推論は、科学、数学、社会に潜在的影響を与える可能性のある人工知能にとって重要なタスクである。 本研究では、LINCと呼ばれるモジュール型ニューロシンボリックプログラミングのようなタスクを再構成する。 我々は,FOLIOとProofWriterのバランスの取れたサブセットに対して,ほぼすべての実験条件下で,3つの異なるモデルに対して顕著な性能向上を観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T17:58:40Z)
• GLoRE: Evaluating Logical Reasoning of Large Language Models [29.914546407784552]
  GLoREは3種類のタスクにまたがる12のデータセットからなるベンチマークである。 ChatGPTとGPT-4は論理的推論の強い能力を示し、GPT-4はChatGPTをはるかに上回っている。 本稿では,ChatGPTの精度を高める自己整合性探索法と,オープンLLMの性能を向上させる微調整法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T13:52:15Z)
• How susceptible are LLMs to Logical Fallacies? [5.723715910568911]
  論理的誤りに対する大規模言語モデルの堅牢性を評価するための診断ベンチマークであるLOGICOMを提案する。 本稿では,GPT-3.5とGPT-4の性能を評価するために,議論の的となっているトピックを含むデータセットを用いて評価を行う。 以上より, GPT-3.5 と GPT-4 は理屈によって意見の調整が可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T23:07:29Z)
• Is GPT-4 a Good Data Analyst? [67.35956981748699]
  我々は、GPT-4を、広範囲のドメインのデータベースでエンドツーエンドのデータ分析を行うためのデータ分析であると考えている。 我々は,複数の専門家データアナリストとGPT-4のパフォーマンスを体系的に比較するために,タスク固有の評価指標を設計する。 実験の結果, GPT-4はヒトに匹敵する性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T11:26:59Z)
• LogiCoT: Logical Chain-of-Thought Instruction-Tuning [40.25265354533339]
  Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4) は印象的な連鎖推論能力を示す。 本稿では,GPT-4を用いたロジカル・チェーン・オブ・ソート推論のための新しい命令チューニングデータセットであるLogiCoTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-20T09:23:09Z)
• When do you need Chain-of-Thought Prompting for ChatGPT? [87.45382888430643]
  CoT(Chain-of-Thought)は,大規模言語モデル(LLM)から複雑な多段階推論を効果的に引き出すことができる CoT がChatGPT などの最近の命令微調整 (IFT) LLM に対してまだ有効であるかどうかは不明である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T17:47:29Z)
• Is ChatGPT a Good NLG Evaluator? A Preliminary Study [121.77986688862302]
  NLG測定値として信頼性を示すため,ChatGPTのメタ評価を行った。 実験の結果,ChatGPTは従来の自動測定値と比較して,人間の判断と最先端あるいは競合的な相関を達成できた。 我々の予備研究は、汎用的な信頼性のあるNLGメトリックの出現を促すことを願っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T16:57:20Z)
• A Multitask, Multilingual, Multimodal Evaluation of ChatGPT on Reasoning, Hallucination, and Interactivity [79.12003701981092]
  8種類の共通NLPアプリケーションタスクをカバーする23のデータセットを用いてChatGPTの広範な技術的評価を行う。 これらのデータセットと、新たに設計されたマルチモーダルデータセットに基づいて、ChatGPTのマルチタスク、マルチリンガル、マルチモーダルの側面を評価する。 ChatGPTの精度は平均63.41%で、論理的推論、非テキスト的推論、コモンセンス推論の10の異なる推論カテゴリで正確である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T12:35:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。