論文の概要: Language Models Don't Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04388v1
• Date: Sun, 7 May 2023 22:44:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 16:02:35.100642
• Title: Language Models Don't Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting
• Title（参考訳）: 言語モデルは、いつも何を考えているのかを言わない: チェーン・オブ・サート・プロンプティングにおける不誠実な説明
• Authors: Miles Turpin, Julian Michael, Ethan Perez, Samuel R. Bowman
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最終的な出力を与える前にステップバイステップの推論を生成することで、多くのタスクにおいて強力なパフォーマンスを達成することができる。 モデル予測の真の理由を,CoT の説明が体系的に誤って表現できることが判明した。 モデル入力にバイアス機能を追加することで、CoTの説明に大きく影響できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.032998408956644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) can achieve strong performance on many tasks by producing step-by-step reasoning before giving a final output, often referred to as chain-of-thought reasoning (CoT). It is tempting to interpret these CoT explanations as the LLM's process for solving a task. However, we find that CoT explanations can systematically misrepresent the true reason for a model's prediction. We demonstrate that CoT explanations can be heavily influenced by adding biasing features to model inputs -- e.g., by reordering the multiple-choice options in a few-shot prompt to make the answer always "(A)" -- which models systematically fail to mention in their explanations. When we bias models toward incorrect answers, they frequently generate CoT explanations supporting those answers. This causes accuracy to drop by as much as 36% on a suite of 13 tasks from BIG-Bench Hard, when testing with GPT-3.5 from OpenAI and Claude 1.0 from Anthropic. On a social-bias task, model explanations justify giving answers in line with stereotypes without mentioning the influence of these social biases. Our findings indicate that CoT explanations can be plausible yet misleading, which risks increasing our trust in LLMs without guaranteeing their safety. CoT is promising for explainability, but our results highlight the need for targeted efforts to evaluate and improve explanation faithfulness.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最終的な出力を与える前にステップバイステップの推論を生成することで、多くのタスクにおいて強力なパフォーマンスを達成することができる。 これらの CoT の説明を LLM のタスク解決プロセスとして解釈する傾向があります。 しかし、CoTの説明はモデルが予測する真の理由を体系的に誤って表すことができる。 モデル入力にバイアス機能を加えることで,cotの説明に大きな影響があることを実証する - 例えば,数秒のプロンプトで複数の選択肢を並べ替えて,常に"(a)" – モデルが説明の中で体系的に言及できないようにすることで。 間違った回答に向かってモデルをバイアスすると、その答えをサポートするCoT説明が頻繁に生成される。 これにより、OpenAIの GPT-3.5 と Anthropic の Claude 1.0 でテストすると、BIG-Bench Hard の 13 タスクスイートで最大 36% の精度が低下する。 社会的バイアスのタスクでは、モデル説明は、これらの社会的バイアスの影響を言及せずに、ステレオタイプに則った回答を正当化する。 以上の結果から,cotの説明は誤解を招く可能性があり,安全性を保証せずにllmへの信頼が高まるリスクがあることが示唆された。 CoTは説明責任を約束しますが、私たちの結果は、説明の忠実さを評価し改善するための目標とする努力の必要性を強調します。

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