論文の概要: Controlling Equational Reasoning in Large Language Models with Prompt Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09998v4
• Date: Tue, 17 Dec 2024 06:01:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:54:50.227725
• Title: Controlling Equational Reasoning in Large Language Models with Prompt Interventions
• Title（参考訳）: プロンプト干渉を伴う大規模言語モデルにおける等式推論の制御
• Authors: Jordan Meadows, Marco Valentino, Andre Freitas,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) における幻覚率を,シンボルデータ生成フレームワークを用いて制御・緩和する方法について検討する。 シンボルの表面形状, 方程式木構造, 数学的文脈などの摂動的側面に対して, 対象的介入を適用する。 我々は,細調整されたT5モデル,GPTなどを含む多種多様なLSMに対する迅速な介入の効果を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9735602856280132
• License:
• Abstract: This paper investigates how hallucination rates in Large Language Models (LLMs) may be controlled and mitigated via a symbolic data generation framework, and explores a fundamental relationship between the rate of certain mathematical errors and interventions. Specifically, we systematically generate data for a derivation generation task, and apply targeted interventions on prompts to perturb aspects such as the surface forms of symbols, equational tree structures, and mathematical context, and evaluate the effect of prompt interventions across a range of LLMs including fine-tuned T5 models, GPT, and others. Experiments suggest that T5-Large can outperform the few-shot performance of GPT-4 on various evaluation sets generated via the framework, however, an extensive evaluation based on human analysis, template-based error detection, and various text generation metrics reveals fine-tuned model weaknesses beyond what the reference-based metrics singularly describe. We use these results to tie characteristic distributional footprints of interventions to the human evaluation of LLM derivation quality, potentially leading to significant control over fine-grained mathematical capabilities of language models with respect to specific types of errors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) における幻覚率を,シンボルデータ生成フレームワークを用いて制御・緩和する方法について検討し,特定の数学的誤り率と介入率の基本的な関係について検討する。 具体的には、導出タスクのデータを体系的に生成し、シンボルの表面形状、方程式木構造、数学的文脈などの摂動面に対する目標介入を適用し、微調整されたT5モデル、GPTなどを含む様々なLSMにおける迅速な介入の効果を評価する。 実験の結果,T5-Large は,GPT-4 の様々な評価セットにおいて,GPT-4 の少数ショット性能より優れることが示されたが,人文分析,テンプレートベースのエラー検出,およびテキスト生成指標に基づく広範な評価により,参照ベースの指標が特異に記述したもの以上の細調整されたモデルの弱点が明らかとなった。 これらの結果を用いて, LLMの導出品質の人為的評価に介入の分布的フットプリントを結びつけることにより, 特定の種類の誤りに対して, 言語モデルの詳細な数学的能力を大幅に制御できる可能性が示唆された。

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