論文の概要: GroundCocoa: A Benchmark for Evaluating Compositional & Conditional Reasoning in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04237v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 22:13:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 18:05:29.275678
• Title: GroundCocoa: A Benchmark for Evaluating Compositional & Conditional Reasoning in Language Models
• Title（参考訳）: GroundCocoa: 言語モデルにおける構成的・条件的推論の評価ベンチマーク
• Authors: Harsh Kohli, Sachin Kumar, Huan Sun,
• Abstract要約: GroundCocoa(グラウンドココア)は、これらの推論スキルをフライト予約の現実的な問題に結びつける、語彙的に多様なベンチマークである。 私たちのタスクは、詳細なユーザの好みと、複数の選択形式で提示される利用可能なフライトオプションを整合させることです。 GPT-4 Turboは, 先進的なプロンプト技術にもかかわらず精度が67%を超えなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.108788704400643
• License:
• Abstract: The rapid progress of large language models (LLMs) has seen them excel and frequently surpass human performance on standard benchmarks. This has enabled many downstream applications, such as LLM agents, to rely on their reasoning to address complex task requirements. However, LLMs are known to unexpectedly falter in simple tasks and under seemingly straightforward circumstances - underscoring the need for better and more diverse evaluation setups to measure their true capabilities. To this end, we choose to study compositional and conditional reasoning, two aspects that are central to human cognition, and introduce GroundCocoa - a lexically diverse benchmark connecting these reasoning skills to the real-world problem of flight booking. Our task involves aligning detailed user preferences with available flight options presented in a multiple-choice format. Results indicate a significant disparity in performance among current state-of-the-art LLMs with even the best performing model, GPT-4 Turbo, not exceeding 67% accuracy despite advanced prompting techniques.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、標準ベンチマークでの人間のパフォーマンスよりも優れ、しばしば上回っている。 これにより、LLMエージェントのような多くのダウンストリームアプリケーションが、複雑なタスク要求に対処するための推論に依存することが可能になった。 しかし、LCMは単純なタスクや一見単純な状況下で予期せぬ失敗を犯すことで知られており、彼らの真の能力を測定するためのより良い、より多様な評価設定の必要性を強調している。 この目的のために、我々は、人間の認知の中心となる2つの側面である構成的推論と条件的推論について研究することを選び、これらの推論スキルをフライト予約の現実的な問題に結合する語彙的に多彩なベンチマークであるGroundCocoaを紹介した。 私たちのタスクは、詳細なユーザの好みと、複数の選択形式で提示される利用可能なフライトオプションを整合させることです。 GPT-4 Turboは, 先進的なプロンプト技術にもかかわらず精度が67%を超えなかった。

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