論文の概要: Two Failures of Self-Consistency in the Multi-Step Reasoning of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14279v2
• Date: Mon, 17 Jul 2023 19:01:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 18:37:47.834070
• Title: Two Failures of Self-Consistency in the Multi-Step Reasoning of LLMs
• Title（参考訳）: LLMのマルチステップ推論における自己整合性の2つの失敗
• Authors: Angelica Chen, Jason Phang, Alicia Parrish, Vishakh Padmakumar, Chen Zhao, Samuel R. Bowman, Kyunghyun Cho
• Abstract要約: 自己整合性は、解が複数のサブステップに対する解からなるタスクにおいて、有効な多段階推論の重要な基準であると主張する。 仮説的整合性と構成的整合性という,多段階推論において特に重要である2種類の自己整合性を提案する。 GPT-3/4モデルの複数変種は,多種多様なタスクにおける両タイプの整合性に不整合性を示すことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.40694090346663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved widespread success on a variety of in-context few-shot tasks, but this success is typically evaluated via correctness rather than consistency. We argue that self-consistency is an important criteria for valid multi-step reasoning in tasks where the solution is composed of the answers to multiple sub-steps. We propose two types of self-consistency that are particularly important for multi-step reasoning -- hypothetical consistency (a model's ability to predict what its output would be in a hypothetical other context) and compositional consistency (consistency of a model's final outputs when intermediate sub-steps are replaced with the model's outputs for those steps). We demonstrate that multiple variants of the GPT-3/-4 models exhibit poor consistency rates across both types of consistency on a variety of tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なコンテキスト内数ショットタスクで広く成功しているが、この成功は通常、一貫性よりも正確性によって評価される。 自己整合性は、解が複数のサブステップに対する解からなるタスクにおいて、有効な多段階推論の重要な基準であると主張する。 本稿では,多段階推論において特に重要な自己整合性(仮説的他の文脈における出力の予測能力)と構成的整合性(中間的なサブステップをそれらのステップの出力に置き換える際のモデルの最終出力の整合性)の2つのタイプを提案する。 GPT-3/4モデルの複数変種は,多種多様なタスクにおける両タイプの一貫性の低下を示す。

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