論文の概要: The Reversal Curse: LLMs trained on "A is B" fail to learn "B is A"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12288v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 17:52:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 13:47:24.231759
• Title: The Reversal Curse: LLMs trained on "A is B" fail to learn "B is A"
• Title（参考訳）: The Reversal Curse: "A is B" でトレーニングされた LLM は "B is A" を学ぶことができません。
• Authors: Lukas Berglund, Meg Tong, Max Kaufmann, Mikita Balesni, Asa Cooper Stickland, Tomasz Korbak, Owain Evans
• Abstract要約: 自己回帰型大言語モデル(LLM)における一般化の驚くべき失敗を示す。 例えば、もしあるモデルが「Olaf Scholzがドイツ第9代首相であった」と訓練されたとしても、自動的には「ドイツの第9代首相は誰だったのか?」という質問に答えることはできない。 GPT-3とLlama-1を架空の文で微調整することで、逆曲線の証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.856975245105276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We expose a surprising failure of generalization in auto-regressive large language models (LLMs). If a model is trained on a sentence of the form "A is B", it will not automatically generalize to the reverse direction "B is A". This is the Reversal Curse. For instance, if a model is trained on "Olaf Scholz was the ninth Chancellor of Germany", it will not automatically be able to answer the question, "Who was the ninth Chancellor of Germany?". Moreover, the likelihood of the correct answer ("Olaf Scholz") will not be higher than for a random name. Thus, models exhibit a basic failure of logical deduction and do not generalize a prevalent pattern in their training set (i.e. if "A is B'' occurs, "B is A" is more likely to occur). We provide evidence for the Reversal Curse by finetuning GPT-3 and Llama-1 on fictitious statements such as "Uriah Hawthorne is the composer of 'Abyssal Melodies'" and showing that they fail to correctly answer "Who composed 'Abyssal Melodies?'". The Reversal Curse is robust across model sizes and model families and is not alleviated by data augmentation. We also evaluate ChatGPT (GPT-3.5 and GPT-4) on questions about real-world celebrities, such as "Who is Tom Cruise's mother? [A: Mary Lee Pfeiffer]" and the reverse "Who is Mary Lee Pfeiffer's son?". GPT-4 correctly answers questions like the former 79% of the time, compared to 33% for the latter. This shows a failure of logical deduction that we hypothesize is caused by the Reversal Curse. Code is available at https://github.com/lukasberglund/reversal_curse.
• Abstract（参考訳）: 自動回帰型大言語モデル(LLM)における一般化の驚くべき失敗を明らかにする。 モデルが "A is B" という形式の文で訓練された場合、それは自動的に "B is A" に一般化されない。 これは逆の呪いだ 例えば、もしあるモデルが「Olaf Scholzがドイツ第9代首相であった」と訓練された場合、「ドイツの第9代首相は誰だったのか」という疑問に自動的に答えることはできない。 さらに、正解("Olaf Scholz")の確率は、ランダムな名前よりも高くはならない。 Thus, models exhibit a basic failure of logical deduction and do not generalize a prevalent pattern in their training set (i.e. if "A is B'' occurs, "B is A" is more likely to occur). We provide evidence for the Reversal Curse by finetuning GPT-3 and Llama-1 on fictitious statements such as "Uriah Hawthorne is the composer of 'Abyssal Melodies'" and showing that they fail to correctly answer "Who composed 'Abyssal Melodies?'". The Reversal Curse is robust across model sizes and model families and is not alleviated by data augmentation. We also evaluate ChatGPT (GPT-3.5 and GPT-4) on questions about real-world celebrities, such as "Who is Tom Cruise's mother? a: メアリー・リー・ファイファー (mary lee pfeiffer) - メアリー・リー・ファイファーの息子。 GPT-4は、前の79%の時間のように正しく答えるが、後者は33%である。 これは、逆の呪いによって引き起こされるという論理的な推論の失敗を示している。 コードはhttps://github.com/lukasberglund/reversal_curseで入手できる。

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