論文の概要: GLoRE: Evaluating Logical Reasoning of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09107v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 13:52:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 13:02:16.367730
• Title: GLoRE: Evaluating Logical Reasoning of Large Language Models
• Title（参考訳）: glore: 大きな言語モデルの論理的推論を評価する
• Authors: Hanmeng liu, Zhiyang Teng, Ruoxi Ning, Jian Liu, Qiji Zhou, Yue Zhang
• Abstract要約: GLoREは3種類のタスクにまたがる12のデータセットからなるベンチマークである。 ChatGPTとGPT-4は論理的推論の強い能力を示し、GPT-4はChatGPTをはるかに上回っている。 本稿では,ChatGPTの精度を高める自己整合性探索法と,オープンLLMの性能を向上させる微調整法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.914546407784552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, large language models (LLMs), including notable models such as GPT-4 and burgeoning community models, have showcased significant general language understanding abilities. However, there has been a scarcity of attempts to assess the logical reasoning capacities of these LLMs, an essential facet of natural language understanding. To encourage further investigation in this area, we introduce GLoRE, a meticulously assembled General Logical Reasoning Evaluation benchmark comprised of 12 datasets that span three different types of tasks. Our experimental results show that compared to the performance of human and supervised fine-tuning, the logical reasoning capabilities of open LLM models necessitate additional improvement; ChatGPT and GPT-4 show a strong capability of logical reasoning, with GPT-4 surpassing ChatGPT by a large margin. We propose a self-consistency probing method to enhance the accuracy of ChatGPT and a fine-tuned method to boost the performance of an open LLM. We release the datasets and evaluation programs to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLMs) は, GPT-4 や急成長するコミュニティモデルなどの特筆すべき言語理解能力を示す。 しかし、これらのllmの論理的推論能力を評価する試みは少なく、自然言語理解の本質的な側面である。 gloreは,3種類のタスクにまたがる12のデータセットからなる,精細に組み立てられた一般論理推論評価ベンチマークである。 実験結果から,オープンLLMモデルの論理的推論能力は,人間と教師ありの微調整に比べて向上し,ChatGPTとGPT-4は高い論理的推論能力を示し,GPT-4はChatGPTをはるかに上回っていることがわかった。 本稿では,ChatGPTの精度を高める自己整合性探索法と,オープンLLMの性能を高める微調整法を提案する。 今後の研究を促進するためのデータセットと評価プログラムをリリースする。

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