論文の概要: Beneath Surface Similarity: Large Language Models Make Reasonable
Scientific Analogies after Structure Abduction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12660v1
- Date: Mon, 22 May 2023 03:04:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 18:58:27.511815
- Title: Beneath Surface Similarity: Large Language Models Make Reasonable
Scientific Analogies after Structure Abduction
- Title（参考訳）: 表面の類似性-大規模言語モデルによる構造アブダクション後の科学的アナロジー
- Authors: Siyu Yuan, Jiangjie Chen, Xuyang Ge, Yanghua Xiao, Deqing Yang
- Abstract要約: 解析的推論により、一般的な関係構造に基づく親しみやすい概念に関連付けることで、新しい概念を理解することができる。
本稿ではまず,大規模言語モデル(LLM)の科学質問応答における類似性について検討する。
そこで我々は,認知心理学に基づく類推的構造推論課題を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.30768397563412
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Analogical reasoning is essential for human cognition, allowing us to
comprehend new concepts by relating them to familiar ones based on common
relational structures. Previous work mainly focuses on word analogies, which do
not fully represent the analogical reasoning ability of language models (LMs)
aligning with humans. This paper first examines analogy prompting for large
language models (LLMs) in scientific question-answering tasks. Then we discover
that LLMs tend to ignore relational structures when performing word analogies,
casting doubt on their utility for evaluating analogical reasoning. For better
evaluation aligning with humans, we propose an analogical structure abduction
task based on cognitive psychology, which aims to abduct structures between two
systems to establish an analogy. Then we create a benchmark of scientific
analogical reasoning with structure abduction, SCAR, consisting of 400
scientific analogies across 13 domains for this task. Empirical results reveal
that LLMs struggle with this task, but the Chain-of-Thought (CoT) method with
background knowledge and explanations can improve their capability.
- Abstract（参考訳）: アナロジカル推論は人間の認知に不可欠であり、共通関係構造に基づく親しみやすい概念に関連付けることによって、新しい概念を理解することができる。
従来の研究は主に、言語モデル(LM)が人間と整合するアナロジー推論能力を完全に表現していない単語類似に焦点を当てていた。
本稿ではまず,大規模言語モデル(LLM)の科学質問応答における類似性について検討する。
次に,単語アナロジー実行時,llmは関係構造を無視する傾向にあり,類似推論の評価に有用性に疑問を投げかける。
そこで我々は, 認知心理学に基づく類推的構造譲受課題を提案し, 類似性を確立するために, 2つのシステム間の構造を導出することを目的とした。
次に、このタスクのために13領域にわたる400の科学的なアナロジーからなるSCARを用いた科学的なアナロジー推論のベンチマークを作成する。
実証的な結果から,LLMはこの課題に苦しむことが分かるが,背景知識と説明を持つChain-of-Thought(CoT)手法は,その能力を向上させることができる。
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