論文の概要: Do Large Language Models Understand Logic or Just Mimick Context?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12091v1
- Date: Mon, 19 Feb 2024 12:12:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 16:36:50.803648
- Title: Do Large Language Models Understand Logic or Just Mimick Context?
- Title(参考訳): 大きな言語モデルはロジックを理解するか、単にコンテキストを模倣するか?
- Authors: Junbing Yan, Chengyu Wang, Jun Huang, Wei Zhang
- Abstract要約: 本稿では,2つの論理的推論データセット上での大規模言語モデル(LLM)の推論能力について検討する。
LLMは論理規則を真に理解していないことが判明した。むしろ、文脈内学習は、これらのモデルが正しい解に到達する可能性を高めている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.081178100662163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Over the past few years, the abilities of large language models (LLMs) have
received extensive attention, which have performed exceptionally well in
complicated scenarios such as logical reasoning and symbolic inference. A
significant factor contributing to this progress is the benefit of in-context
learning and few-shot prompting. However, the reasons behind the success of
such models using contextual reasoning have not been fully explored. Do LLMs
have understand logical rules to draw inferences, or do they ``guess'' the
answers by learning a type of probabilistic mapping through context? This paper
investigates the reasoning capabilities of LLMs on two logical reasoning
datasets by using counterfactual methods to replace context text and modify
logical concepts. Based on our analysis, it is found that LLMs do not truly
understand logical rules; rather, in-context learning has simply enhanced the
likelihood of these models arriving at the correct answers. If one alters
certain words in the context text or changes the concepts of logical terms, the
outputs of LLMs can be significantly disrupted, leading to counter-intuitive
responses. This work provides critical insights into the limitations of LLMs,
underscoring the need for more robust mechanisms to ensure reliable logical
reasoning in LLMs.
- Abstract(参考訳): 過去数年間、大規模言語モデル(LLM)の能力は広く注目されており、論理的推論や記号的推論といった複雑なシナリオにおいて非常によく機能している。
この進歩に寄与する重要な要因は、コンテキスト内学習と数発のプロンプトの利点である。
しかし、文脈推論を用いたモデルの成功の背景にある理由は十分に検討されていない。
LLMは推論を引き出す論理的ルールを理解しているのか、あるいはコンテキストを通して確率的マッピングのタイプを学ぶことによって、答えを‘guess’しているのか?
本稿では,2つの論理推論データセットにおけるllmsの推論能力について,文脈テキストの置換と論理概念の修正に反事実的手法を用いて検討する。
分析の結果,LLMは論理規則を真に理解していないことが判明した。
文脈テキスト中の特定の単語を変更したり、論理用語の概念を変えたりすると、llmの出力は著しく乱れ、直観に反する反応に繋がる。
この研究は、LSMの限界に関する重要な洞察を与え、LSMの信頼性を確保するためのより堅牢なメカニズムの必要性を強調している。
関連論文リスト
- GTBench: Uncovering the Strategic Reasoning Limitations of LLMs via
Game-Theoretic Evaluations [91.30799663654965]
本稿では,ボードゲームやカードゲームなどのゲーム理論タスクを通じて,競争環境における大規模言語モデルの推論能力を評価する。
GTBenchは、広く認識されている10のタスクを包括的ゲーム分類によって構成する言語駆動型環境である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T18:23:36Z) - Can LLMs Reason with Rules? Logic Scaffolding for Stress-Testing and
Improving LLMs [95.41575344721691]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクにおいて、印象的な人間的なパフォーマンスを実現している。
しかし、その根底にある推論規則の熟達性は、人間の能力に欠ける。
本稿では,推論ルールベースであるULogicを構築するための,推論ルール生成フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T03:38:51Z) - A & B == B & A: Triggering Logical Reasoning Failures in Large Language
Models [65.86149763739141]
LogicAskerはLLMの論理的推論能力を総合的に評価し改善する自動手法である。
LogicAsker は GPT-3, ChatGPT, GPT-4, Bard, Vicuna, Guanaco の6種類の LLM に対して評価を行った。
その結果、LogicAskerのテストケースは、異なるLLMで論理的推論失敗を25%から94%の確率で発見できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-01T13:53:53Z) - Are LLMs Rigorous Logical Reasoner? Empowering Natural Language Proof
Generation with Contrastive Stepwise Decoding [11.385103498440932]
本稿では,論理的推論のためのモデルの能力を高めるために,負の推論経路を用いることにより,ステップワイズな証明生成に対照的な復号を導入する。
EntailmentBankの実験は、言語モデルの計画能力を実証する上で、我々の手法の成功を裏付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-12T05:12:49Z) - Learning To Teach Large Language Models Logical Reasoning [33.88499005859982]
大規模言語モデル(LLM)は、学術と産業の両方から大きな注目を集めている。
しかし、現在のLLMは、その固有の問題のために、実用的な推論タスクにおいて信頼性の低いコンテンツを出力している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T14:53:06Z) - Large Language Models are In-Context Semantic Reasoners rather than
Symbolic Reasoners [75.85554779782048]
大規模言語モデル(LLM)は、近年、自然言語と機械学習コミュニティを興奮させています。
多くの成功を収めたアプリケーションにもかかわらず、そのようなコンテキスト内機能の基盤となるメカニズムはまだ不明である。
本研究では,学習した言語トークンのテクストセマンティクスが推論過程において最も重い処理を行うと仮定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T07:33:34Z) - Exploring Self-supervised Logic-enhanced Training for Large Language Models [59.227222647741094]
本稿では,自己指導型ポストトレーニングによる論理的知識の活用の可能性について検討する。
我々はMERItの自己回帰的目的変数を考案し、パラメータサイズが30億から13億の2つのLLM系列、すなわちFLAN-T5とLLaMAと統合する。
2つの挑戦的な論理的推論ベンチマークの結果は、LogicLLMの有効性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T06:13:10Z) - Logic-LM: Empowering Large Language Models with Symbolic Solvers for
Faithful Logical Reasoning [101.26814728062065]
大規模言語モデル(LLM)は人間のような推論能力を示しているが、それでも複雑な論理的問題に悩まされている。
本稿では,論理問題の解法を改善するために,LLMとシンボリックソルバを統合した新しいフレームワークであるLogic-LMを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-20T22:25:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。