論文の概要: Towards LogiGLUE: A Brief Survey and A Benchmark for Analyzing Logical Reasoning Capabilities of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00836v3
• Date: Sun, 31 Mar 2024 01:02:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 15:34:46.257679
• Title: Towards LogiGLUE: A Brief Survey and A Benchmark for Analyzing Logical Reasoning Capabilities of Language Models
• Title（参考訳）: LogiGLUE: 言語モデルの論理推論能力分析のための簡単な調査とベンチマーク
• Authors: Man Luo, Shrinidhi Kumbhar, Ming shen, Mihir Parmar, Neeraj Varshney, Pratyay Banerjee, Somak Aditya, Chitta Baral,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、形式的知識表現(KR)システムの様々な制限を克服する能力を示した。 LLMは誘導的推論において最も優れているが、誘導的推論では最も効果が低い。 モデルの性能を評価するため,シングルタスクトレーニング,マルチタスクトレーニング,および「チェーンオブ思考」知識蒸留細調整技術について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.34029644009297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Logical reasoning is fundamental for humans yet presents a substantial challenge in the domain of Artificial Intelligence. Initially, researchers used Knowledge Representation and Reasoning (KR) systems that did not scale and required non-trivial manual effort. Recently, the emergence of large language models (LLMs) has demonstrated the ability to overcome various limitations of formal Knowledge Representation (KR) systems. Consequently, there's a growing interest in using LLMs for logical reasoning via natural language. This work strives to understand the proficiency of LLMs in logical reasoning by offering a brief review of the latest progress in this area; with a focus on the logical reasoning datasets, tasks, and the methods adopted to utilize LLMs for reasoning. To offer a thorough analysis, we have compiled a benchmark titled LogiGLUE. This includes 24 varied datasets encompassing deductive, abductive, and inductive reasoning. Utilizing LogiGLUE as a foundation, we have trained an instruction fine-tuned language model, resulting in LogiT5. We study single-task training, multi-task training, and "chain-of-thought" knowledge distillation fine-tuning technique to assess the performance of model across the different logical reasoning categories. We also assess various LLMs using LogiGLUE, and the findings indicate that LLMs excel most in abductive reasoning, followed by deductive reasoning, while they are least effective at inductive reasoning. We aim to shed light on the capabilities and potential pathways for enhancing logical reasoning proficiency in LLMs, paving the way for more advanced and nuanced developments in this critical field.
• Abstract（参考訳）: 論理的推論は人間にとって基本的なものであるが、人工知能の領域ではかなりの課題を提示している。 当初、研究者はKR(Knowledge Representation and Reasoning)システムを使用していた。 近年,大規模言語モデル (LLM) の出現は,形式的知識表現 (KR) システムの様々な限界を克服する能力を示している。 その結果、自然言語による論理的推論にLLMを使うことへの関心が高まっている。 本研究は,LLMを論理的推論に活用するための論理的推論データセット,タスク,手法を中心に,この領域における最新の進歩の簡単なレビューを提供することで,論理的推論におけるLLMの習熟度を理解することを目的とする。 詳細な分析を行うため、LogiGLUEというベンチマークをコンパイルしました。 これには、帰納的、帰納的、帰納的推論を含む24種類のデータセットが含まれる。 基礎としてLogiGLUEを利用することで、命令の微調整された言語モデルを訓練し、結果としてLogiT5となった。 本研究では, 単一タスクトレーニング, マルチタスクトレーニング, および「チェーン・オブ・ソート」知識蒸留微調整技術について検討し, 異なる論理的推論カテゴリにおけるモデルの性能を評価する。 また,LogiGLUE を用いて各種 LLM の評価を行ったところ, LLM は誘導的推論において最も優れており, 誘導的推論では最も有効ではないものの, 誘導的推論では誘導的推論よりも優れていることが示唆された。 我々は,LLMの論理的推論能力の向上と,この臨界領域におけるより先進的で曖昧な発展への道を開くことを目的としている。

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