論文の概要: Advancing Spatial Reasoning in Large Language Models: An In-Depth Evaluation and Enhancement Using the StepGame Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03991v1
• Date: Mon, 8 Jan 2024 16:13:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 15:32:04.573615
• Title: Advancing Spatial Reasoning in Large Language Models: An In-Depth Evaluation and Enhancement Using the StepGame Benchmark
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける空間推論の強化:StepGameベンチマークを用いた奥行き評価と拡張
• Authors: Fangjun Li, David C. Hogg, Anthony G. Cohn
• Abstract要約: StepGameベンチマークでGPTの空間推論性能を解析した。 自然言語テキストを空間的関係にマッピングする習熟度は,マルチホップ推論の限界に比例する。 我々は、GPTの認知プロセスに関する洞察を提供しながら、戦略を促すチェーン・オブ・ソートとツリー・オブ・ソートを展開」。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.970614891967042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has made remarkable progress across various domains, with large language models like ChatGPT gaining substantial attention for their human-like text-generation capabilities. Despite these achievements, spatial reasoning remains a significant challenge for these models. Benchmarks like StepGame evaluate AI spatial reasoning, where ChatGPT has shown unsatisfactory performance. However, the presence of template errors in the benchmark has an impact on the evaluation results. Thus there is potential for ChatGPT to perform better if these template errors are addressed, leading to more accurate assessments of its spatial reasoning capabilities. In this study, we refine the StepGame benchmark, providing a more accurate dataset for model evaluation. We analyze GPT's spatial reasoning performance on the rectified benchmark, identifying proficiency in mapping natural language text to spatial relations but limitations in multi-hop reasoning. We provide a flawless solution to the benchmark by combining template-to-relation mapping with logic-based reasoning. This combination demonstrates proficiency in performing qualitative reasoning on StepGame without encountering any errors. We then address the limitations of GPT models in spatial reasoning. We deploy Chain-of-thought and Tree-of-thoughts prompting strategies, offering insights into GPT's ``cognitive process", and achieving remarkable improvements in accuracy. Our investigation not only sheds light on model deficiencies but also proposes enhancements, contributing to the advancement of AI with more robust spatial reasoning capabilities.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)はさまざまな領域で顕著な進歩を遂げており、ChatGPTのような大きな言語モデルは、人間のようなテキスト生成機能に対して大きな注目を集めている。 これらの成果にもかかわらず、空間的推論はこれらのモデルにとって重要な課題である。 StepGameのようなベンチマークでは、ChatGPTが満足できないパフォーマンスを示したAI空間推論を評価している。 しかし、ベンチマークにおけるテンプレートエラーの存在は評価結果に影響を与えている。 このように、ChatGPTがこれらのテンプレートエラーに対処すれば、その空間的推論能力をより正確に評価できる可能性がある。 本研究では,StepGameベンチマークを改良し,モデル評価のためのより正確なデータセットを提供する。 我々は、GPTの空間推論性能を補正されたベンチマークで分析し、自然言語テキストを空間関係にマッピングする習熟度を同定するが、マルチホップ推論では制限する。 テンプレートとリレーショナルマッピングと論理ベースの推論を組み合わせることで、ベンチマークに欠陥のないソリューションを提供する。 この組み合わせは、エラーに遭遇することなくStepGameで定性的推論を実行する能力を示す。 次に,空間的推論におけるGPTモデルの限界に対処する。 我々は,思考の連鎖と思考のツリーを配置し,GPTの「認知過程」に関する洞察を提供し,精度を著しく向上させる。 我々の調査は、モデル欠陥だけでなく、強化も提案しており、より堅牢な空間推論能力を持つAIの進歩に貢献しています。

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