論文の概要: Large Language Models on the Chessboard: A Study on ChatGPT's Formal Language Comprehension and Complex Reasoning Skills

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15118v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 08:36:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 15:08:41.781934
• Title: Large Language Models on the Chessboard: A Study on ChatGPT's Formal Language Comprehension and Complex Reasoning Skills
• Title（参考訳）: チェスボード上の大規模言語モデル:ChatGPTの形式的言語理解と複雑な推論スキルに関する研究
• Authors: Mu-Tien Kuo, Chih-Chung Hsueh, Richard Tzong-Han Tsai
• Abstract要約: 本稿では,OpenAIによる洗練された言語モデルChatGPTの性能について検討する。 チェスボードに対するChatGPTの理解,チェス規則の遵守,戦略的意思決定能力を評価する。 また本研究では,ChatGPTのゲームプレイにおけるコヒーレントな戦略への適合性や,意思決定的主張の顕著な上昇も明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.138999291282392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: While large language models have made strides in natural language processing, their proficiency in complex reasoning tasks requiring formal language comprehension, such as chess, remains less investigated. This paper probes the performance of ChatGPT, a sophisticated language model by OpenAI in tackling such complex reasoning tasks, using chess as a case study. Through robust metrics examining both the legality and quality of moves, we assess ChatGPT's understanding of the chessboard, adherence to chess rules, and strategic decision-making abilities. Our evaluation identifies limitations within ChatGPT's attention mechanism that affect its formal language comprehension and uncovers the model's underdeveloped self-regulation abilities. Our study also reveals ChatGPT's propensity for a coherent strategy in its gameplay and a noticeable uptick in decision-making assertiveness when the model is presented with a greater volume of natural language or possesses a more lucid understanding of the state of the chessboard. These findings contribute to the growing exploration of language models' abilities beyond natural language processing, providing valuable information for future research towards models demonstrating human-like cognitive abilities.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは自然言語処理に力を入れてきたが、チェスのような形式的な言語理解を必要とする複雑な推論タスクの習熟度はいまだに研究されていない。 本稿では,複雑な推論タスクにチェスを応用した,OpenAIによる洗練された言語モデルChatGPTの性能について検討する。 動きの合法性と質の両方を調べる堅牢な指標を通じて,ChatGPTのチェスボード理解,チェス規則の遵守,戦略的意思決定能力を評価する。 本評価では,ChatGPTの言語理解に影響を及ぼす注意機構の限界を認識し,未発達の自己制御能力を明らかにする。 また,本研究では,ChatGPTのゲームプレイにおけるコヒーレント戦略への適合性や,モデルにより多くの自然言語が提示されたり,チェスボードの状態に対するより精巧な理解が得られた場合に,決定的主張の顕著な上昇を明らかにした。 これらの知見は、自然言語処理を超えた言語モデルの能力の探求に寄与し、人間のような認知能力を示すモデルに対する今後の研究に有用な情報を提供する。

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