論文の概要: Response: Emergent analogical reasoning in large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16118v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 16:17:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 12:54:44.341455
• Title: Response: Emergent analogical reasoning in large language models
• Title（参考訳）: 応答: 大規模言語モデルにおける創発的類推
• Authors: Damian Hodel and Jevin West
• Abstract要約: GPT-3は、オリジナルの論文で提示された問題の最も簡単な変種でさえも解決できない。 ヒューマンライクな推論の主張を強化するためには、データ記憶を除外するアプローチを開発することが重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0407926531936425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In their recent Nature Human Behaviour paper, "Emergent analogical reasoning in large language models," (Webb, Holyoak, and Lu, 2023) the authors argue that "large language models such as GPT-3 have acquired an emergent ability to find zero-shot solutions to a broad range of analogy problems." In this response, we provide counterexamples of the letter string analogies. In our tests, GPT-3 fails to solve even the easiest variants of the problems presented in the original paper. Zero-shot reasoning is an extraordinary claim that requires extraordinary evidence. We do not see that evidence in our experiments. To strengthen claims of humanlike reasoning such as zero-shot reasoning, it is important that the field develop approaches that rule out data memorization.
• Abstract（参考訳）: 最近のNature Human Behaviourの論文"Emergent analogical reasoning in large language model" (Webb, Holyoak, Lu, 2023)では、著者らは「GPT-3のような大規模言語モデルは、幅広い類推問題に対するゼロショットの解を見つける能力を得た」と主張している。 この反応では、文字列類似の逆例を提供する。 本試験では, GPT-3 は本論文で提示した問題の最も簡単な変種でさえも解けない。 ゼロショット推論は異常な証拠を必要とする並外れた主張である。 私たちの実験ではその証拠は見当たらない。 ゼロショット推論などの人間的推論の主張を強化するためには、フィールドがデータ記憶を除外するアプローチを開発することが重要である。

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