論文の概要: Benchmarking GPT-4 on Algorithmic Problems: A Systematic Evaluation of Prompting Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17396v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 15:54:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 23:07:33.029163
• Title: Benchmarking GPT-4 on Algorithmic Problems: A Systematic Evaluation of Prompting Strategies
• Title（参考訳）: アルゴリズム問題におけるGPT-4のベンチマーク:プロンプト戦略の体系的評価
• Authors: Flavio Petruzzellis, Alberto Testolin, Alessandro Sperduti,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野に革命をもたらした。 LLMは体系的な一般化を欠き、学習された統計正則をトレーニング分布の外へ外挿することができる。 本稿では,最も先進的なLCMの1つであるGPT-4の系統的なベンチマークを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.129504708849446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized the field of Natural Language Processing thanks to their ability to reuse knowledge acquired on massive text corpora on a wide variety of downstream tasks, with minimal (if any) tuning steps. At the same time, it has been repeatedly shown that LLMs lack systematic generalization, which allows to extrapolate the learned statistical regularities outside the training distribution. In this work, we offer a systematic benchmarking of GPT-4, one of the most advanced LLMs available, on three algorithmic tasks characterized by the possibility to control the problem difficulty with two parameters. We compare the performance of GPT-4 with that of its predecessor (GPT-3.5) and with a variant of the Transformer-Encoder architecture recently introduced to solve similar tasks, the Neural Data Router. We find that the deployment of advanced prompting techniques allows GPT-4 to reach superior accuracy on all tasks, demonstrating that state-of-the-art LLMs constitute a very strong baseline also in challenging tasks that require systematic generalization.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな下流タスクにおいて大量のテキストコーパスで得られた知識を、最小限の(もしあれば)チューニングステップで再利用する能力によって、自然言語処理の分野に革命をもたらした。 同時に、LLMには体系的な一般化が欠如していることが繰り返し示されており、学習された統計正則をトレーニング分布の外へ外挿することができる。 本研究では、2つのパラメータで問題の難易度を制御できることを特徴とする3つのアルゴリズム的タスクに対して、最も先進的なLCMの1つであるGPT-4の系統的ベンチマークを行う。 我々は、GPT-4の性能を前身(GPT-3.5)の性能と比較し、最近導入されたTransformer-Encoderアーキテクチャの変種であるNeural Data Routerと比較した。 先進的なプロンプト技術の導入により、GPT-4は全てのタスクにおいてより優れた精度を達成でき、最先端のLCMが体系的な一般化を必要とする課題においても非常に強力なベースラインとなることを示す。

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