論文の概要: A Chain-of-Thought Is as Strong as Its Weakest Link: A Benchmark for Verifiers of Reasoning Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00559v2
• Date: Fri, 2 Feb 2024 07:32:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 11:52:53.197969
• Title: A Chain-of-Thought Is as Strong as Its Weakest Link: A Benchmark for Verifiers of Reasoning Chains
• Title（参考訳）: 思考の連鎖は最も弱いリンクと同じくらい強い:推論連鎖の検証者のためのベンチマーク
• Authors: Alon Jacovi, Yonatan Bitton, Bernd Bohnet, Jonathan Herzig, Or Honovich, Michael Tseng, Michael Collins, Roee Aharoni, Mor Geva
• Abstract要約: Reveal: Reasoning Verification Evaluation(Reveal: Reasoning Verification Evaluation)は、複雑なチェーン・オブ・ソート推論の自動検証をベンチマークする新しいデータセットである。 Revealには、言語モデルの回答における各推論ステップの関連性、エビデンスパスへの帰属、論理的正当性に関する包括的なラベルが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.72503489170055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prompting language models to provide step-by-step answers (e.g., "Chain-of-Thought") is the prominent approach for complex reasoning tasks, where more accurate reasoning chains typically improve downstream task performance. Recent literature discusses automatic methods to verify reasoning steps to evaluate and improve their correctness. However, no fine-grained step-level datasets are available to enable thorough evaluation of such verification methods, hindering progress in this direction. We introduce Reveal: Reasoning Verification Evaluation, a new dataset to benchmark automatic verifiers of complex Chain-of-Thought reasoning in open-domain question answering settings. Reveal includes comprehensive labels for the relevance, attribution to evidence passages, and logical correctness of each reasoning step in a language model's answer, across a wide variety of datasets and state-of-the-art language models.
• Abstract（参考訳）: ステップバイステップの回答を提供する言語モデル(例:Chain-of-Thought)は、複雑な推論タスクにおいて顕著なアプローチであり、より正確な推論チェーンがダウンストリームタスクのパフォーマンスを改善するのが一般的である。 最近の論文では、正当性を評価し改善するための推論ステップを検証する自動手法について論じている。 しかし、このような検証方法を徹底的に評価するための詳細なステップレベルのデータセットは使用できず、この方向の進展を妨げている。 Reveal: Reasoning Verification Evaluation(Reveal: Reasoning Verification Evaluation)は、オープンドメイン質問応答設定における複雑な連鎖推論の自動検証をベンチマークする新しいデータセットである。 revealには、関連性の包括的ラベル、エビデンスパスへの帰属、言語モデルの回答における各推論ステップの論理的正当性、幅広いデータセットと最先端言語モデルが含まれる。

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