論文の概要: HANS, are you clever? Clever Hans Effect Analysis of Neural Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12481v2
• Date: Thu, 2 May 2024 06:36:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 22:20:15.558857
• Title: HANS, are you clever? Clever Hans Effect Analysis of Neural Systems
• Title（参考訳）: HANS, you smart? Clever Hans Effect Analysis of Neural Systems
• Authors: Leonardo Ranaldi, Fabio Massimo Zanzotto,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(It-LLM)は、認知状態、意図、そしてすべての人々の反応を推論する優れた能力を示しており、人間は日々の社会的相互作用を効果的にガイドし理解することができる。 モデル能力の確固たる評価を構築するために、MCQ(Multiple-choice Question)ベンチマークがいくつか提案されている。 しかし、初期の研究は、I-LLMに固有の「順序バイアス」があることを示しており、適切な評価に挑戦している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6267479602370545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Instruction-tuned Large Language Models (It-LLMs) have been exhibiting outstanding abilities to reason around cognitive states, intentions, and reactions of all people involved, letting humans guide and comprehend day-to-day social interactions effectively. In fact, several multiple-choice questions (MCQ) benchmarks have been proposed to construct solid assessments of the models' abilities. However, earlier works are demonstrating the presence of inherent "order bias" in It-LLMs, posing challenges to the appropriate evaluation. In this paper, we investigate It-LLMs' resilience abilities towards a series of probing tests using four MCQ benchmarks. Introducing adversarial examples, we show a significant performance gap, mainly when varying the order of the choices, which reveals a selection bias and brings into discussion reasoning abilities. Following a correlation between first positions and model choices due to positional bias, we hypothesized the presence of structural heuristics in the decision-making process of the It-LLMs, strengthened by including significant examples in few-shot scenarios. Finally, by using the Chain-of-Thought (CoT) technique, we elicit the model to reason and mitigate the bias by obtaining more robust models.
• Abstract（参考訳）: インストラクション・チューニングされた大規模言語モデル( It-LLMs)は、認知状態、意図、反応を推論する優れた能力を示しており、人間は日々の社会的相互作用を効果的にガイドし理解することができる。 実際、モデル能力の確固たる評価を構築するために、MCQ(Multiple-choice Question)ベンチマークがいくつか提案されている。 しかし、初期の研究は、I-LLMに固有の「順序バイアス」があることを示しており、適切な評価に挑戦している。 本稿では,4つのMCQベンチマークを用いて,I-LLMの一連の探索試験に対する弾力性について検討する。 まず,選択の順序が変化すると,選択バイアスが明らかになり,議論の推論能力がもたらされる。 位置バイアスによる第1位とモデル選択の相関から,I-LLMの意思決定過程における構造的ヒューリスティックスの存在を仮定し,いくつかのシナリオに顕著な例を含めることにより強化した。 最後に、Chain-of-Thought(CoT)技術を用いることで、より堅牢なモデルを得ることで、バイアスを推論し緩和するモデルを導き出す。

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