論文の概要: Comparing Inferential Strategies of Humans and Large Language Models in Deductive Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14856v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 12:58:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-03 19:29:06.937457
• Title: Comparing Inferential Strategies of Humans and Large Language Models in Deductive Reasoning
• Title（参考訳）: 推論推論における人間の推論戦略と大規模言語モデルの比較
• Authors: Philipp Mondorf and Barbara Plank
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)では,人間の観察と類似した推論パターンが示される。 我々の研究は、モデルの構造と規模が、その好む推論方法に大きく影響していることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.399418995991585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Deductive reasoning plays a pivotal role in the formulation of sound and cohesive arguments. It allows individuals to draw conclusions that logically follow, given the truth value of the information provided. Recent progress in the domain of large language models (LLMs) has showcased their capability in executing deductive reasoning tasks. Nonetheless, a significant portion of research primarily assesses the accuracy of LLMs in solving such tasks, often overlooking a deeper analysis of their reasoning behavior. In this study, we draw upon principles from cognitive psychology to examine inferential strategies employed by LLMs, through a detailed evaluation of their responses to propositional logic problems. Our findings indicate that LLMs display reasoning patterns akin to those observed in humans, including strategies like $\textit{supposition following}$ or $\textit{chain construction}$. Moreover, our research demonstrates that the architecture and scale of the model significantly affect its preferred method of reasoning, with more advanced models tending to adopt strategies more frequently than less sophisticated ones. Importantly, we assert that a model's accuracy, that is the correctness of its final conclusion, does not necessarily reflect the validity of its reasoning process. This distinction underscores the necessity for more nuanced evaluation procedures in the field.
• Abstract（参考訳）: 帰納的推論は、音論と結合論の定式化において重要な役割を果たす。 提供された情報の真理値を考えると、個人は論理的に従う結論を導き出すことができる。 大規模言語モデル(LLMs)の領域における最近の進歩は、帰納的推論タスクの実行能力を示している。 それにもかかわらず、研究のかなりの部分は、これらのタスクを解く際のLSMの精度を評価し、しばしばそれらの推論行動のより深い分析を見落としている。 本研究では,提案的論理問題に対する応答の詳細な評価を通して,llmが採用する推論戦略を検討するための認知心理学の原理を考察する。 以上の結果から, LLMは, $\textit{supposition following}$ や $\textit{chain construction}$ など,人間と類似した推論パターンを示すことが明らかとなった。 さらに,本研究は,より高度なモデルがより洗練されていないモデルよりも戦略を頻繁に採用する傾向にあり,モデルのアーキテクチャとスケールが,その望ましい推論方法に大きく影響することを示した。 重要なことに、最終的な結論の正しさであるモデルの精度は、必ずしもその推論過程の妥当性を反映していない。 この区別は、この分野におけるより微妙な評価手順の必要性を強調する。

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