論文の概要: Can Large Language Models Infer and Disagree Like Humans?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13788v1
• Date: Tue, 23 May 2023 07:55:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 18:06:15.115812
• Title: Can Large Language Models Infer and Disagree Like Humans?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは人間のように推論し、診断できるのか?
• Authors: Noah Lee, Na Min An and James Thorne
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクを解く上での優れた成果を示している。 本稿では,2つの異なる手法を用いて,LLM分布の性能とアライメントを評価する。 LLMはNLIタスクを解く能力に限界を示し、同時に人間の不一致分布を捉えないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.717241341469422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown stellar achievements in solving a broad range of tasks. When generating text, it is common to sample tokens from these models: whether LLMs closely align with the human disagreement distribution has not been well-studied, especially within the scope of Natural Language Inference (NLI). In this paper, we evaluate the performance and alignment of LLM distribution with humans using two different techniques: Monte Carlo Reconstruction (MCR) and Log Probability Reconstruction (LPR). As a result, we show LLMs exhibit limited ability in solving NLI tasks and simultaneously fail to capture human disagreement distribution, raising concerns about their natural language understanding (NLU) ability and their representativeness of human users.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、幅広いタスクの解決において大きな業績を示している。 LLMが人間の不一致分布と密接に一致しているか否かは、特に自然言語推論(NLI)の範囲内でよく研究されていない。 本稿では,モンテカルロ再構成(MCR)とログ確率再構成(LPR)の2つの異なる手法を用いて,LLM分布の性能とアライメントを評価する。 その結果、LLMはNLIタスクを解く能力に限界を示し、同時に人間の不一致分布を捉えることに失敗し、自然言語理解能力(NLU)と人間の代表性に対する懸念を提起した。

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