論文の概要: Evaluating the Logical Reasoning Ability of ChatGPT and GPT-4
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03439v2
- Date: Thu, 20 Apr 2023 15:25:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-21 16:12:33.804038
- 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。
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. With early access to
the GPT-4 API we are able to conduct intense experiments on the GPT-4 model.
The results show GPT-4 yields even higher performance on most logical reasoning
datasets. 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. We release the
prompt-style logical reasoning datasets as a benchmark suite and name it
LogiEval.
- 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 APIへの早期アクセスにより、私たちはGPT-4モデルで激しい実験を行うことができます。
その結果、GPT-4は、ほとんどの論理的推論データセットでさらに高い性能を示すことがわかった。
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。
プロンプトスタイルの論理推論データセットをベンチマークスイートとしてリリースし、LogiEvalと名付けます。
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