Fugu-MT 論文翻訳(概要): Case Study: Testing Model Capabilities in Some Reasoning Tasks

論文の概要: Case Study: Testing Model Capabilities in Some Reasoning Tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09967v1
Date: Thu, 15 Feb 2024 14:21:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-16 15:24:34.743257
Title: Case Study: Testing Model Capabilities in Some Reasoning Tasks
Title（参考訳）: ケーススタディ: 推論タスクにおけるモデル機能のテスト
Authors: Min Zhang, Sato Takumi, Jack Zhang, Jun Wang
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、パーソナライズされたコンテンツを生成し、対話的な対話を容易にする。しかしながら、推論能力と説明可能なアウトプットを提供する能力は、特に推論能力の文脈において、改善すべき領域のままである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.479115826470977
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) excel in generating personalized content and facilitating interactive dialogues, showcasing their remarkable aptitude for a myriad of applications. However, their capabilities in reasoning and providing explainable outputs, especially within the context of reasoning abilities, remain areas for improvement. In this study, we delve into the reasoning abilities of LLMs, highlighting the current challenges and limitations that hinder their effectiveness in complex reasoning scenarios.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、パーソナライズされたコンテンツの生成と対話の促進に優れ、無数のアプリケーションに対する彼らの顕著な適性を示す。しかしながら、推論能力と説明可能なアウトプットを提供する能力は、特に推論能力の文脈において、改善すべき領域のままである。本研究では, LLMの推論能力について考察し, 複雑な推論シナリオにおけるそれらの効果を阻害する現在の課題と限界を明らかにする。

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