Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Self-Verification Limitations of Large Language Models on Reasoning and Planning Tasks

論文の概要: On the Self-Verification Limitations of Large Language Models on Reasoning and Planning Tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08115v1
Date: Mon, 12 Feb 2024 23:11:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-14 17:05:06.445497
Title: On the Self-Verification Limitations of Large Language Models on Reasoning and Planning Tasks
Title（参考訳）: 推論・計画課題における大規模言語モデルの自己検証限界について
Authors: Kaya Stechly, Karthik Valmeekam, Subbarao Kambhampati
Abstract要約: ゲーム・オブ・24(Game of 24)とグラフカラー化(Graph Coloring)とSTRIPSプランニング(STRIPS Planning)の3分野において,GPT-4の性能に関する実証的研究を行った。自己批判による顕著なパフォーマンス崩壊と,外部検証による顕著なパフォーマンス向上を観察するが,批判の内容がシステムの性能にどう影響するかは問わない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.476470154121188
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: There has been considerable divergence of opinion on the reasoning abilities of Large Language Models (LLMs). While the initial optimism that reasoning might emerge automatically with scale has been tempered thanks to a slew of counterexamples--ranging from multiplication to simple planning--there persists a wide spread belief that LLMs can self-critique and improve their own solutions in an iterative fashion. This belief seemingly rests on the assumption that verification of correctness should be easier than generation--a rather classical argument from computational complexity--which should be irrelevant to LLMs to the extent that what they are doing is approximate retrieval. In this paper, we set out to systematically investigate the effectiveness of iterative prompting in the context of reasoning and planning. We present a principled empirical study of the performance of GPT-4 in three domains: Game of 24, Graph Coloring, and STRIPS planning. We experiment both with the model critiquing its own answers and with an external correct reasoner verifying proposed solutions. In each case, we analyze whether the content of criticisms actually affects bottom line performance, and whether we can ablate elements of the augmented system without losing performance. We observe significant performance collapse with self-critique, significant performance gains with sound external verification, but that the content of critique doesn't matter to the performance of the system. In fact, merely re-prompting with a sound verifier maintains most of the benefits of more involved setups.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)の推論能力については、多くの意見が分かれている。論法がスケールで自動的に現れるという最初の楽観主義は、乗法から単純な計画へと展開する反例の多さによって誘惑を受けてきたが、LLMが自己批判し、反復的な方法で独自のソリューションを改善できるという考えは広範に広まっている。この信念は、正しさの検証は生成よりも容易であるべきだという仮定にかかっているように見える - 計算複雑性からのむしろ古典的な議論 - llmとは無関係で、彼らが行っていることは近似検索である。本稿では,推論と計画の文脈における反復的プロンプトの有効性を体系的に検討する。本報告では,gpt-4の3つの領域における性能に関する原理実証研究として,24のゲーム,グラフ彩色,ストリップ計画について述べる。我々は,自答を批判するモデルと,提案する解の検証を行う外部正解法を用いて実験を行った。いずれの場合も,批判の内容がボトムラインのパフォーマンスに実際に影響を及ぼすのか,また,性能を損なうことなく拡張システムの要素を省略できるのかを分析した。我々は,自己批判による著しいパフォーマンス崩壊,健全な外部検証による大幅なパフォーマンス向上を観察するが,批判の内容はシステムのパフォーマンスに関係しない。実際、単にサウンド検証器で再入力するだけで、より関連するセットアップの利点のほとんどを維持できる。

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