論文の概要: A Closer Look at the Self-Verification Abilities of Large Language Models in Logical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07954v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 07:13:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 15:18:34.184826
• Title: A Closer Look at the Self-Verification Abilities of Large Language Models in Logical Reasoning
• Title（参考訳）: 論理推論における大規模言語モデルの自己検証能力について
• Authors: Ruixin Hong, Hongming Zhang, Xinyu Pang, Dong Yu, Changshui Zhang
• Abstract要約: 論理的推論の文脈において,大規模言語モデル(LLM)の自己検証能力について詳しく検討する。 本研究の主目的は,既存のLCMが誤った推論手順を正確に識別するのに苦労し,自己検証法の有効性を保証できないことにある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.14479982371984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Logical reasoning has been an ongoing pursuit in the field of AI. Despite significant advancements made by large language models (LLMs), they still struggle with complex logical reasoning problems. To enhance reasoning performance, one promising direction is scalable oversight, which requires LLMs to identify their own errors and then improve by themselves. Various self-verification methods have been proposed in pursuit of this goal. Nevertheless, whether existing models understand their own errors well is still under investigation. In this paper, we take a closer look at the self-verification abilities of LLMs in the context of logical reasoning, focusing on their ability to identify logical fallacies accurately. We introduce a dataset, FALLACIES, containing 232 types of reasoning fallacies categorized in a hierarchical taxonomy. By conducting exhaustive experiments on FALLACIES, we obtain comprehensive and detailed analyses of a series of models on their verification abilities. Our main findings suggest that existing LLMs could struggle to identify fallacious reasoning steps accurately and may fall short of guaranteeing the validity of self-verification methods. Drawing from these observations, we offer suggestions for future research and practical applications of self-verification methods.
• Abstract（参考訳）: 論理的推論は、AIの分野で進行中の追求である。 大きな言語モデル(LLM)による著しい進歩にもかかわらず、複雑な論理的推論問題に苦戦している。 推論性能を高めるために、ある有望な方向性はスケーラブルな監視であり、LSMは自身のエラーを特定し、それ自身で改善する必要がある。 この目的を追求する様々な自己検証手法が提案されている。 それでも、既存のモデルが自身のエラーを十分に理解しているかどうかはまだ調査中である。 本稿では,論理的誤りを正確に識別する能力に着目し,論理的推論の文脈におけるLLMの自己検証能力について詳しく検討する。 階層分類に分類された232種類の推論誤りを含むデータセットFALLACIESを導入する。 仮説を徹底的に実験することにより,検証能力に関する一連のモデルの包括的かつ詳細な分析を行う。 本研究の主目的は,既存のLCMが誤った推論手順を正確に識別するのに苦労し,自己検証法の有効性を保証できないことにある。 これらの観察から, 自己検証手法の今後の研究と実用化に向けての提案を行う。

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