論文の概要: Testing the General Deductive Reasoning Capacity of Large Language Models Using OOD Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15269v1
• Date: Wed, 24 May 2023 15:55:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 14:42:49.158557
• Title: Testing the General Deductive Reasoning Capacity of Large Language Models Using OOD Examples
• Title（参考訳）: OOD例を用いた大規模言語モデルの一般推論能力の検証
• Authors: Abulhair Saparov, Richard Yuanzhe Pang, Vishakh Padmakumar, Nitish Joshi, Seyed Mehran Kazemi, Najoung Kim, He He
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、チェーン・オブ・シークレットのプロンプトを与えられた抽象的推論能力を持つ。 我々は、幅広い推論規則を検証し、より単純な実演からより複雑な証明に一般化する能力を測定する。 様々な大きさのLLMと訓練目的の4つの実験により、より長く構成的な証明に一般化できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.52776972517188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Given the intractably large size of the space of proofs, any model that is capable of general deductive reasoning must generalize to proofs of greater complexity. Recent studies have shown that large language models (LLMs) possess some abstract deductive reasoning ability given chain-of-thought prompts. However, they have primarily been tested on proofs using modus ponens or of a specific size, and from the same distribution as the in-context examples. To measure the general deductive reasoning ability of LLMs, we test on a broad set of deduction rules and measure their ability to generalize to more complex proofs from simpler demonstrations from multiple angles: depth-, width-, and compositional generalization. To facilitate systematic exploration, we construct a new synthetic and programmable reasoning dataset that enables control over deduction rules and proof complexity. Our experiments on four LLMs of various sizes and training objectives show that they are able to generalize to longer and compositional proofs. However, they require explicit demonstrations to produce hypothetical subproofs, specifically in proof by cases and proof by contradiction.
• Abstract（参考訳）: 証明の空間の難解な大きさを考えると、一般帰納的推論が可能なモデルは、より複雑な証明に一般化しなければならない。 近年の研究では、大規模言語モデル(llm)は、思考連鎖のプロンプトを与える抽象的推論能力を持っていることが示されている。 しかし、それらは主に、モーダスポネンまたは特定の大きさの証明、およびインコンテキストの例と同じ分布でテストされてきた。 LLMの一般的な推論能力を測定するために、我々は幅広い推論規則を検証し、より複雑な証明に一般化する能力を、複数の角度からより単純な演示(深さ、幅、組成の一般化)から測定する。 体系的な探索を容易にするために,推論規則と証明複雑性の制御を可能にする新しい合成およびプログラム可能な推論データセットを構築した。 様々な大きさのLLMと訓練目的の4つの実験により,より長い構成的証明に一般化できることを示した。 しかし、彼らは仮説的な準防備、特にケースによる証明と矛盾による証明を作るために明示的なデモンストレーションを必要としている。

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