論文の概要: ToMBench: Benchmarking Theory of Mind in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15052v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 02:05:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 16:02:34.997418
• Title: ToMBench: Benchmarking Theory of Mind in Large Language Models
• Title（参考訳）: ToMBench: 大規模言語モデルにおける心のベンチマーク理論
• Authors: Zhuang Chen, Jincenzi Wu, Jinfeng Zhou, Bosi Wen, Guanqun Bi, Gongyao Jiang, Yaru Cao, Mengting Hu, Yunghwei Lai, Zexuan Xiong, Minlie Huang
• Abstract要約: ToMは、自分自身や他人に精神状態を知覚し、解釈する認知能力である。 既存のToM評価は、制約されたスコープ、主観的判断、意図しない汚染といった課題によって妨げられる。 ToMBenchには3つの重要な特徴がある: 社会的認知における8つのタスクと31の能力を含む体系的評価フレームワーク、自動的かつ偏りのない評価をサポートする複数選択質問フォーマット、データ漏洩を厳密に回避するためのビルト・トゥ・スクラッチバイリンガルインベントリ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.80231362967291
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Theory of Mind (ToM) is the cognitive capability to perceive and ascribe mental states to oneself and others. Recent research has sparked a debate over whether large language models (LLMs) exhibit a form of ToM. However, existing ToM evaluations are hindered by challenges such as constrained scope, subjective judgment, and unintended contamination, yielding inadequate assessments. To address this gap, we introduce ToMBench with three key characteristics: a systematic evaluation framework encompassing 8 tasks and 31 abilities in social cognition, a multiple-choice question format to support automated and unbiased evaluation, and a build-from-scratch bilingual inventory to strictly avoid data leakage. Based on ToMBench, we conduct extensive experiments to evaluate the ToM performance of 10 popular LLMs across tasks and abilities. We find that even the most advanced LLMs like GPT-4 lag behind human performance by over 10% points, indicating that LLMs have not achieved a human-level theory of mind yet. Our aim with ToMBench is to enable an efficient and effective evaluation of LLMs' ToM capabilities, thereby facilitating the development of LLMs with inherent social intelligence.
• Abstract（参考訳）: 心の理論(りょうがく、英: Theory of Mind、ToM)とは、自己や他者に対する精神状態の認知能力である。 最近の研究は、大規模言語モデル(LLM)がToMの形式を示すかどうかという議論を巻き起こしている。 しかし、既存のtom評価は、制限されたスコープ、主観的判断、意図しない汚染などの課題によって妨げられ、不十分な評価となる。 このギャップに対処するために,8つのタスクと31の社会的認知能力を含む体系的評価フレームワーク,自動的かつ偏りのない評価を支援するマルチチョイス質問形式,データ漏洩を厳密に回避するためのビルト・トゥ・スクラッチ・バイリンガルインベントリという,3つの重要な特徴を持つトンベンチを紹介する。 ToMBenchをベースとして,タスクや能力にまたがる10のLLMのToM性能を評価するための広範囲な実験を行った。 GPT-4のような最も先進的なLCMでさえ、人間のパフォーマンスの10%以上遅れており、LCMはまだ人間レベルの心の理論を達成できていないことを示している。 ToMBenchの目的は、LLMのToM能力の効率的かつ効果的な評価を可能にすることであり、それによって、固有の社会的知性を備えたLLMの開発を容易にすることである。

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