論文の概要: Chain-of-Thought Hub: A Continuous Effort to Measure Large Language Models' Reasoning Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17306v1
• Date: Fri, 26 May 2023 23:46:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 20:35:37.885404
• Title: Chain-of-Thought Hub: A Continuous Effort to Measure Large Language Models' Reasoning Performance
• Title（参考訳）: chain-of-thought hub: 大きな言語モデルの推論性能を測定する継続的な取り組み
• Authors: Yao Fu, Litu Ou, Mingyu Chen, Yuhao Wan, Hao Peng and Tushar Khot
• Abstract要約: Chain-of-Thought Hubは、大規模な言語モデルの多段階推論機能に関するオープンソースの評価スイートである。 提案するChain-of-Thought Hubは,大規模言語モデルの多段階推論機能に関するオープンソース評価スイートである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.38549845444575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) are continuously being developed, their evaluation becomes increasingly important yet challenging. This work proposes Chain-of-Thought Hub, an open-source evaluation suite on the multi-step reasoning capabilities of large language models. We are interested in this setting for two reasons: (1) from the behavior of GPT and PaLM model family, we observe that complex reasoning is likely to be a key differentiator between weaker and stronger LLMs; (2) we envisage large language models to become the next-generation computational platform and foster an ecosystem of LLM-based new applications, this naturally requires the foundation models to perform complex tasks that often involve the composition of linguistic and logical operations. Our approach is to compile a suite of challenging reasoning benchmarks to track the progress of LLMs. Our current results show that: (1) model scale clearly correlates with reasoning capabilities; (2) As of May 2023, Claude-v1.3 and PaLM-2 are the only two models that are comparable with GPT-4, while open-sourced models still lag behind; (3) LLaMA-65B performs closely to code-davinci-002, indicating that with successful further development such as reinforcement learning from human feedback (RLHF), it has great potential to be close to GPT-3.5-Turbo. Our results also suggest that for the open-source efforts to catch up, the community may focus more on building better base models and exploring RLHF.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が継続的に開発されているため、その評価はますます重要になってきています。 提案するChain-of-Thought Hubは,大規模言語モデルの多段階推論機能に関するオープンソース評価スイートである。 我々は,(1) GPT と PaLM モデルファミリの振る舞いから,複雑な推論が LLM の弱さと強みの差別化要因となる可能性が示唆されていること,(2) 大規模言語モデルが次世代の計算プラットフォームとなり,LLM ベースの新しいアプリケーションのエコシステムを育むこと,という2つの理由から,基礎モデルに言語的および論理的操作の合成を伴う複雑なタスクを実行することを求める。 我々のアプローチは、LSMの進捗を追跡するために、困難な推論ベンチマークのスイートをコンパイルすることです。 その結果,(1) モデルスケールは推論能力と明確に相関していること,(2) 2023年5月現在, Claude-v1.3 と PaLM-2 は GPT-4 に匹敵する2つのモデルであり, (3) LLaMA-65B は Code-davinci-002 と密接に関連していること,(3) 人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF) などの更なる発展が成功すれば GPT-3.5-Turbo に近い可能性が示唆された。 我々の結果はまた、オープンソースが追いつくために、コミュニティはより良いベースモデルの構築とRLHFの探索に注力するかもしれないことを示唆している。

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