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/2311.07387v2
- Date: Tue, 16 Apr 2024 22:51:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 19:30:24.056074
- 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): 10.95835611110119
- 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 the 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、言語理解において顕著な熟練度を示し、タスク固有の微調整や迅速な工学を通して、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、LCMは基本的に推論と計画の能力があるのか、それともトレーニングデータから情報をリコールと合成に主に依存しているかは、未解決のままである。
我々の研究では、新しいタスクであるMinesweeperを導入しました。具体的には、LLMになじみのないフォーマットで設計され、トレーニングデータセットが欠如しています。
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ためには、各細胞の状態を理解し、手掛かりと鉱山の間の空間的関係を識別し、細胞の配列から引き出された論理的推論に基づいて行動を強化する必要がある。
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の解決に必要な一貫性と多段階の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。
これらの知見は、LLMにおける推論能力の性質を理解するための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性を強調している。
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