論文の概要: A Systematic Evaluation of Large Language Models on Out-of-Distribution
Logical Reasoning Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09430v2
- Date: Tue, 17 Oct 2023 02:08:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 10:57:52.146671
- Title: A Systematic Evaluation of Large Language Models on Out-of-Distribution
Logical Reasoning Tasks
- Title（参考訳）: 分布外論理推論課題における大規模言語モデルの体系的評価
- Authors: Qiming Bao, Gael Gendron, Alex Yuxuan Peng, Wanjun Zhong, Neset Tan,
Yang Chen, Michael Witbrock, Jiamou Liu
- Abstract要約: 我々は「ReClor-plus」、「LogiQA-plus」、「LogiQAv2-plus」という3つの新しい論理推論データセットを提案する。
単純なトリックが言語モデルの性能を著しく損なうことを示す。
そこで本研究では,大規模学習セットの摂動によるタスク変動の導入により,論理的推論タスクにおけるモデルの一般化とロバスト性を大幅に向上させることができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.594772352365553
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs), such as GPT-3.5 and GPT-4, have greatly
advanced the performance of artificial systems on various natural language
processing tasks to human-like levels. However, their generalisation and
robustness to perform logical reasoning remain under-evaluated. To probe this
ability, we propose three new logical reasoning datasets named "ReClor-plus",
"LogiQA-plus" and "LogiQAv2-plus", each featuring three subsets: the first with
randomly shuffled options, the second with the correct choices replaced by
"none of the other options are correct", and a combination of the previous two
subsets. We carry out experiments on these datasets with both discriminative
and generative LLMs and show that these simple tricks greatly hinder the
performance of the language models. Despite their superior performance on the
original publicly available datasets, we find that all models struggle to
answer our newly constructed datasets. We show that introducing task variations
by perturbing a sizable training set can markedly improve the model's
generalisation and robustness in logical reasoning tasks. Moreover, applying
logic-driven data augmentation for fine-tuning, combined with prompting can
enhance the generalisation performance of both discriminative large language
models and generative large language models. These results offer insights into
assessing and improving the generalisation and robustness of large language
models for logical reasoning tasks. We make our source code and data publicly
available
\url{https://github.com/Strong-AI-Lab/Logical-and-abstract-reasoning}.
- Abstract（参考訳）: GPT-3.5やGPT-4のような大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおける人工システムの性能を大幅に向上させた。
しかし、論理的な推論を行うための一般化と堅牢性は未評価のままである。
この能力を探索するために,まずランダムにシャッフルされた選択肢の1つ,第2の選択肢が正しい選択肢の1つに置き換わる「ReClor-plus」「LogiQA-plus」「LogiQAv2-plus」という3つの新しい論理的推論データセットと,それ以前の2つのサブセットの組み合わせを提案する。
識別と生成の両方でこれらのデータセットの実験を行い、これらの単純なトリックが言語モデルの性能を著しく損なうことを示す。
オリジナルの公開データセットでのパフォーマンスは優れていますが、私たちはすべてのモデルが新しく構築されたデータセットに答えるのに苦労しています。
本研究では,相当量のトレーニング集合を摂動させることで,論理推論タスクにおけるモデルの一般化とロバスト性が著しく向上することを示す。
さらに、微調整に論理駆動データ拡張を適用すると、プロンプトと組み合わせることで、判別型大言語モデルと生成型大言語モデルの双方の一般化性能が向上する。
これらの結果は、論理推論タスクのための大規模言語モデルの一般化と堅牢性の評価と改善に関する洞察を提供する。
ソースコードとデータは \url{https://github.com/strong-ai-lab/logical-and-abstract-reasoning} で公開しています。
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