論文の概要: ToMChallenges: A Principle-Guided Dataset and Diverse Evaluation Tasks for Exploring Theory of Mind

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15068v3
• Date: Mon, 28 Oct 2024 00:10:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:18:39.099497
• Title: ToMChallenges: A Principle-Guided Dataset and Diverse Evaluation Tasks for Exploring Theory of Mind
• Title（参考訳）: ToMChallenges: 心の理論を探求するための原則ガイド型データセットと多変量評価タスク
• Authors: Xiaomeng Ma, Lingyu Gao, Qihui Xu,
• Abstract要約: ToMChallengesは,Sally-Anne と Smarties のテストに基づいて,多種多様なタスクを用いて,心の理論を総合的に評価するためのデータセットである。 評価結果と誤差分析により,LLMはプロンプトやタスク間で不整合な挙動を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9599054392856483
• License:
• Abstract: Theory of Mind (ToM), the capacity to comprehend the mental states of distinct individuals, is essential for numerous practical applications. With the development of large language models (LLMs), there is a heated debate about whether they are able to perform ToM tasks. Previous studies have used different tasks and prompts to test the ToM on LLMs and the results are inconsistent: some studies asserted these models are capable of exhibiting ToM, while others suggest the opposite. In this study, We present ToMChallenges, a dataset for comprehensively evaluating the Theory of Mind based on the Sally-Anne and Smarties tests with a diverse set of tasks. In addition, we also propose an auto-grader to streamline the answer evaluation process. We tested three models: davinci, turbo, and gpt-4. Our evaluation results and error analyses show that LLMs have inconsistent behaviors across prompts and tasks. Performing the ToM tasks robustly remains a challenge for the LLMs. In addition, our paper wants to raise awareness in evaluating the ToM in LLMs and we want to invite more discussion on how to design the prompts and tasks for ToM tasks that can better assess the LLMs' ability.
• Abstract（参考訳）: 異なる個人の精神状態を理解する能力である心の理論(ToM)は、多くの実践的応用に不可欠である。 大規模言語モデル (LLM) の開発により,ToM タスクの実行が可能であるかどうかが議論されている。 従来の研究では、異なるタスクと、LSM上でToMをテストするためのプロンプトが用いられており、結果は矛盾している。 本研究では,Sally-Anne and Smarties テストに基づく精神理論を多種多様なタスクで総合的に評価するためのデータセットであるToMChallengesを提案する。 また,回答評価プロセスの合理化を図ったオートグレーダを提案する。 私たちはダヴィンチ、ターボ、gpt-4の3つのモデルを試した。 評価結果と誤差分析により,LLMはプロンプトやタスク間で不整合な挙動を示す。 ToMタスクの堅牢な実行は、LLMにとって依然として課題である。 さらに,本論文では,LLMにおけるToM評価の意識を高めることを目的としており,LLMの能力を評価するために,ToMタスクのプロンプトやタスクの設計方法について,さらに議論したいと考えている。

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