論文の概要: Meaningful Learning: Enhancing Abstract Reasoning in Large Language Models via Generic Fact Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09085v2
• Date: Mon, 11 Nov 2024 11:35:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:06:06.280592
• Title: Meaningful Learning: Enhancing Abstract Reasoning in Large Language Models via Generic Fact Guidance
• Title（参考訳）: 意味のある学習: ジェネリック・ファクト・ガイダンスによる大規模言語モデルにおける抽象推論の強化
• Authors: Kai Xiong, Xiao Ding, Ting Liu, Bing Qin, Dongliang Xu, Qing Yang, Hongtao Liu, Yixin Cao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論シナリオにまたがる優れたパフォーマンスと強力な説明可能性を開発した。 LLMは、一貫した正確な答えを提供するために、一般的な事実を抽象化し、適用するのに苦労することが多い。 このことが、LSMが真に推論しているのか、単に記憶しているだけなのか、という激しい議論を巻き起こした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.49506722997423
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have developed impressive performance and strong explainability across various reasoning scenarios, marking a significant stride towards mimicking human-like intelligence. Despite this, when tasked with several simple questions supported by a generic fact, LLMs often struggle to abstract and apply the generic fact to provide consistent and precise answers, revealing a deficiency in abstract reasoning abilities. This has sparked a vigorous debate about whether LLMs are genuinely reasoning or merely memorizing. In light of this, we design a preliminary study to quantify and delve into the abstract reasoning abilities of existing LLMs. Our findings reveal a substantial discrepancy between their general reasoning and abstract reasoning performances. To relieve this problem, we tailor an abstract reasoning dataset (AbsR) together with a meaningful learning paradigm to teach LLMs how to leverage generic facts for reasoning purposes. The results show that our approach not only boosts the general reasoning performance of LLMs but also makes considerable strides towards their capacity for abstract reasoning, moving beyond simple memorization or imitation to a more nuanced understanding and application of generic facts. The code is available at https://github.com/Waste-Wood/MeanLearn.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論シナリオにまたがって優れたパフォーマンスと強力な説明可能性を開発し、人間のような知性を模倣する大きな一歩を踏み出した。 それにもかかわらず、ジェネリックな事実によって支持されるいくつかの単純な質問を課された場合、LLMは抽象的推論能力の欠如を露呈し、一貫した正確な答えを提供するために、ジェネリックな事実を抽象化し、適用するのに苦労する。 このことが、LSMが真に推論しているのか、単に記憶しているだけなのか、という激しい議論を巻き起こした。 そこで我々は,既存のLLMの抽象的推論能力を定量化し,探索するための予備研究を設計した。 以上の結果から,一般的な推論性能と抽象推論性能との間にはかなりの相違があることが判明した。 この問題を解消するために、我々は抽象推論データセット(AbsR)と有意義な学習パラダイムを併用してLLMに推論目的の一般的な事実の活用法を教える。 提案手法は, LLMの一般的な推論性能を高めるだけでなく, 単純な記憶や模倣を超えて, より微妙な理解や汎用的な事実の応用へと, 抽象的推論能力の向上にも寄与している。 コードはhttps://github.com/Waste-Wood/MeanLearn.comで入手できる。

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