論文の概要: Evaluating LLMs' Mathematical and Coding Competency through Ontology-guided Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09395v5
• Date: Mon, 28 Oct 2024 14:29:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:14:52.878923
• Title: Evaluating LLMs' Mathematical and Coding Competency through Ontology-guided Interventions
• Title（参考訳）: オントロジー誘導干渉によるLLMの数学的・符号化能力の評価
• Authors: Pengfei Hong, Navonil Majumder, Deepanway Ghosal, Somak Aditya, Rada Mihalcea, Soujanya Poria,
• Abstract要約: 算術的推論とコード生成という,2つの一般的な推論タスクに注目します。 i) 数学やコーディング問題に対する摂動の一般的なオントロジー, (ii) 摂動を応用するための半自動手法, (iii) 2つのデータセットを紹介する。 混乱した質問に対して、すべてのモデルで大幅なパフォーマンス低下を示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.83142414018448
• License:
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have showcased striking results on existing logical reasoning benchmarks, with some models even surpassing human performance. However, the true depth of their competencies and robustness in reasoning tasks remains an open question. To this end, in this paper, we focus on two popular reasoning tasks: arithmetic reasoning and code generation. Particularly, we introduce (i) a general ontology of perturbations for math and coding questions, (ii) a semi-automatic method to apply these perturbations, and (iii) two datasets, GSMORE and HUMANEVAL-CORE, respectively, of perturbed math and coding problems to probe LLM capabilities in numeric reasoning and coding tasks. Through comprehensive evaluations of both closed-source and open-source LLMs, we show a significant performance drop across all the models against the perturbed questions, suggesting that the current LLMs lack robust problem solving skills and structured reasoning abilities in many areas, as defined by our ontology. We open-source the datasets and source codes at: https://github.com/declare-lab/LLM-ReasoningTest.
• Abstract（参考訳）: 最近のLLM(Large Language Models)の進歩は、既存の論理的推論ベンチマークにおいて顕著な結果を示しており、一部のモデルは人間のパフォーマンスを超越している。 しかしながら、タスクの推論における彼らの能力と堅牢性の真の深さは、未解決の問題のままである。 そこで本稿では,算術的推論とコード生成という2つの一般的な推論タスクに注目した。 特に紹介する 一 数学及びコーディング問題に対する摂動の一般的なオントロジー (二)これらの摂動を応用するための半自動的方法、及び 3)2つのデータセット,GSMORE と HUMANEVAL-CORE は,数値推論および符号化タスクにおける LLM 能力を調べるために,摂動数学と符号化問題を扱う。 オープンソース LLM とオープンソース LLM の総合的な評価を通じて,すべてのモデルにおいて,難解な問題に対する大幅な性能低下が見られ,現在の LLM には,オントロジーで定義されているような,堅牢な問題解決スキルと構造化推論能力が欠如していることが示唆された。 私たちはデータセットとソースコードを、https://github.com/declare-lab/LLM-ReasoningTestでオープンソース化しました。

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