Fugu-MT 論文翻訳(概要): Doing Experiments and Revising Rules with Natural Language and Probabilistic Reasoning

論文の概要: Doing Experiments and Revising Rules with Natural Language and Probabilistic Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06025v7
Date: Fri, 25 Oct 2024 22:26:41 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-29 12:18:37.177918
Title: Doing Experiments and Revising Rules with Natural Language and Probabilistic Reasoning
Title（参考訳）: 自然言語による実験と規則改正と確率論的推論
Authors: Wasu Top Piriyakulkij, Cassidy Langenfeld, Tuan Anh Le, Kevin Ellis,
Abstract要約: 実験によって自然言語規則を推論する方法のモデルを提供する。このモデルは、確率的推論のためにLarge Language Models (LLM)とMonte Carloアルゴリズムを統合する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.230721646014307
License:
Abstract: We give a model of how to infer natural language rules by doing experiments. The model integrates Large Language Models (LLMs) with Monte Carlo algorithms for probabilistic inference, interleaving online belief updates with experiment design under information-theoretic criteria. We conduct a human-model comparison on a Zendo-style task, finding that a critical ingredient for modeling the human data is to assume that humans also consider fuzzy, probabilistic rules, in addition to assuming that humans perform approximately-Bayesian belief updates. We also compare with recent algorithms for using LLMs to generate and revise hypotheses, finding that our online inference method yields higher accuracy at recovering the true underlying rule, and provides better support for designing optimal experiments.
Abstract（参考訳）: 実験によって自然言語規則を推論する方法のモデルを提供する。このモデルは、大規模言語モデル(LLM)とモンテカルロアルゴリズムを統合し、確率的推論を行い、情報理論の基準の下で実験設計とオンライン信念の更新をインターリーブする。我々は,禅道的な課題に対して人間モデルの比較を行い,人間のデータモデリングの重要な要素は,人間がほぼベイズ的信念の更新を行うのに加えて,ファジィで確率的なルールも考慮していると仮定することである。また,LLMを用いて仮説の生成と修正を行った最近のアルゴリズムと比較し,オンライン推論手法が真のルールを回復する際の精度を高め,最適実験の設計を支援する。

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