論文の概要: Learning To Teach Large Language Models Logical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09158v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 14:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 12:28:41.958791
• Title: Learning To Teach Large Language Models Logical Reasoning
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの論理推論を学習する
• Authors: Meiqi Chen, Yubo Ma, Kaitao Song, Yixin Cao, Yan Zhang, and Dongsheng Li
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、学術と産業の両方から大きな注目を集めている。 しかし、現在のLLMは、その固有の問題のために、実用的な推論タスクにおいて信頼性の低いコンテンツを出力している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.88499005859982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have gained enormous attention from both academia and industry, due to their exceptional ability in language generation and extremely powerful generalization. However, current LLMs still output unreliable content in practical reasoning tasks due to their inherent issues (e.g., hallucination). To better disentangle this problem, in this paper, we conduct an in-depth investigation to systematically explore the capability of LLMs in logical reasoning. More in detail, we first investigate the deficiency of LLMs in logical reasoning on different tasks, including event relation extraction and deductive reasoning. Our study demonstrates that LLMs are not good reasoners in solving tasks with rigorous reasoning and will produce counterfactual answers, which require us to iteratively refine. Therefore, we comprehensively explore different strategies to endow LLMs with logical reasoning ability, and thus enable them to generate more logically consistent answers across different scenarios. Based on our approach, we also contribute a synthesized dataset (LLM-LR) involving multi-hop reasoning for evaluation and pre-training. Extensive quantitative and qualitative analyses on different tasks also validate the effectiveness and necessity of teaching LLMs with logic and provide insights for solving practical tasks with LLMs in future work.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、その言語生成能力と非常に強力な一般化により、学界と産業の両方から大きな注目を集めている。 しかし、現在のLLMは、その固有の問題(幻覚など)のために、実用的な推論タスクにおいて信頼できないコンテンツを出力している。 本稿では,論理推論におけるllmの能力を体系的に探究するために,詳細な調査を行う。 より詳しくは、イベント関係抽出や帰納的推論を含む様々なタスクにおける論理的推論におけるLLMの欠如について検討する。 我々の研究は、llmが厳密な推論でタスクを解決するのに適していないことを示し、反事実的回答を生み出し、反復的に洗練する必要がある。 そこで我々は,LLMを論理的推論能力で支援する戦略を包括的に検討し,複数のシナリオにまたがってより論理的に一貫した回答を得られるようにした。 提案手法では,評価と事前学習のためのマルチホップ推論を含む合成データセット(LLM-LR)も提案する。 様々なタスクに関する大規模で質的な分析は、LLMを論理で教えることの有効性と必要性を検証し、将来の作業でLLMで実用的なタスクを解くための洞察を提供する。

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