論文の概要: LLM-Resistant Math Word Problem Generation via Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17916v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 22:07:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 16:52:39.999424
• Title: LLM-Resistant Math Word Problem Generation via Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 逆攻撃による LLM-Resistant Math Word Problem 生成
• Authors: Roy Xie, Chengxuan Huang, Junlin Wang, Bhuwan Dhingra
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は教育の景観を大きく変えた。 LLMは、問題の数値を単純に編集することで、誤った答えを生成する。 本稿では,高コストモデルを攻撃するための費用対効果のアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.565175012136751
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have significantly transformed the educational landscape. As current plagiarism detection tools struggle to keep pace with LLMs' rapid advancements, the educational community faces the challenge of assessing students' true problem-solving abilities in the presence of LLMs. In this work, we explore a new paradigm for ensuring fair evaluation -- generating adversarial examples which preserve the structure and difficulty of the original questions aimed for assessment, but are unsolvable by LLMs. Focusing on the domain of math word problems, we leverage abstract syntax trees to structurally generate adversarial examples that cause LLMs to produce incorrect answers by simply editing the numeric values in the problems. We conduct experiments on various open- and closed-source LLMs, quantitatively and qualitatively demonstrating that our method significantly degrades their math problem-solving ability. We identify shared vulnerabilities among LLMs and propose a cost-effective approach to attack high-cost models. Additionally, we conduct automatic analysis on math problems and investigate the cause of failure to guide future research on LLM's mathematical capability.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)は教育の景観を大きく変えた。 現在の盗作検出ツールは、LLMの急速な進歩に追随するために苦労しているため、教育コミュニティは、LLMの存在下での生徒の真の問題解決能力を評価するという課題に直面している。 本研究は,評価対象の質問の構造と難易度を保ちつつも,LLMでは解決できないような,公正な評価を保証するための新たなパラダイムを探求する。 数学用語問題の領域に着目し,抽象構文木を用いて,問題内の数値を単純に編集することによって,llmが不正確な回答を生じさせる敵意的な例を生成する。 我々は様々なオープン・クローズド・ソース LLM の実験を行い、定量的かつ質的に、我々の手法が数学の問題解決能力を著しく低下させることを示した。 LLM間で共有脆弱性を識別し,高コストモデルに対するコスト効率の高いアプローチを提案する。 さらに, 数学問題の自動解析を行い, LLMの数学的能力に関する今後の研究を導くのに失敗の原因について検討する。

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