論文の概要: Assessing Logical Puzzle Solving in Large Language Models: Insights from a Minesweeper Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07387v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 15:11:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 13:58:06.064778
• Title: Assessing Logical Puzzle Solving in Large Language Models: Insights from a Minesweeper Case Study
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける論理的パズル解法の評価:マインズウィーパーケーススタディからの考察
• Authors: Yinghao Li, Haorui Wang, Chao Zhang
• Abstract要約: 我々は、Large Language Models (LLM) になじみのないフォーマットで設計された新しいタスク、Minesweeperを導入する。 このタスクは、隣接するオープンセルが提供する数値的な手がかりに基づいて、LLMが鉱山の位置を特定することを課題とする。 我々の実験は、先進的な GPT-4 モデルによる試行を含むもので、LLM は、この課題に必要な基礎的能力を持っているが、Minesweeper を解くために必要な一貫性のある多段階論理的推論プロセスにこれらを統合するのに苦労していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.31609407864022
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable proficiency in language understanding and have been successfully applied to a variety of real-world tasks through task-specific fine-tuning or prompt engineering. Despite these advancements, it remains an open question whether LLMs are fundamentally capable of reasoning and planning, or if they primarily rely on recalling and synthesizing information from their training data. In our research, we introduce a novel task -- Minesweeper -- specifically designed in a format unfamiliar to LLMs and absent from their training datasets. This task challenges LLMs to identify the locations of mines based on numerical clues provided by adjacent opened cells. Successfully completing this task requires an understanding of each cell's state, discerning spatial relationships between the clues and mines, and strategizing actions based on logical deductions drawn from the arrangement of the cells. Our experiments, including trials with the advanced GPT-4 model, indicate that while LLMs possess the foundational abilities required for this task, they struggle to integrate these into a coherent, multi-step logical reasoning process needed to solve Minesweeper. These findings highlight the need for further research to understand and nature of reasoning capabilities in LLMs under similar circumstances, and to explore pathways towards more sophisticated AI reasoning and planning models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は言語理解に優れた能力を示しており、タスク固有の微調整やプロンプトエンジニアリングを通じて、様々な現実世界のタスクにうまく適用されている。 これらの進歩にもかかわらず、llmが基本的に推論と計画を行う能力があるのか、トレーニングデータから情報をリコールし、合成するかは、まだ疑問の余地がある。 本研究では,llmに不慣れで,トレーニングデータセットを欠いた形式で設計した,新しいタスクである minesweeper を紹介する。 このタスクは、隣接するオープンセルが提供する数値的な手がかりに基づいて、LLMが鉱山の位置を特定することを課題とする。 このタスクを成功させるには、各細胞の状態の理解、手がかりと鉱山の間の空間的関係の認識、細胞配置から引き出された論理的推論に基づく行動の階層化が必要となる。 我々の実験は、先進的な GPT-4 モデルによる試行を含むもので、LLM は、この課題に必要な基礎的能力を持っているが、Minesweeper を解くために必要な一貫性のある多段階論理的推論プロセスに統合するのに苦労していることを示している。 これらの知見は、LLMにおける推論能力の理解と性質に関するさらなる研究の必要性を強調し、より洗練されたAI推論と計画モデルへの道を探る必要がある。

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