論文の概要: Evaluation of an LLM in Identifying Logical Fallacies: A Call for Rigor When Adopting LLMs in HCI Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05213v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 06:00:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 15:23:43.583425
• Title: Evaluation of an LLM in Identifying Logical Fallacies: A Call for Rigor When Adopting LLMs in HCI Research
• Title（参考訳）: 論理的誤りの同定におけるLLMの評価--HCI研究におけるLLMの採用におけるリゴールの呼びかけ
• Authors: Gionnieve Lim, Simon T. Perrault,
• Abstract要約: 本稿では,デジタル誤情報介入の一部となる論理的誤信を識別するLLMの評価について述べる。 ラベル付きデータセットと比較すると,GPT-4の精度は0.79であり,無効または未同定のインスタンスを除外したユースケースでは0.90であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4245017707416157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is increasing interest in the adoption of LLMs in HCI research. However, LLMs may often be regarded as a panacea because of their powerful capabilities with an accompanying oversight on whether they are suitable for their intended tasks. We contend that LLMs should be adopted in a critical manner following rigorous evaluation. Accordingly, we present the evaluation of an LLM in identifying logical fallacies that will form part of a digital misinformation intervention. By comparing to a labeled dataset, we found that GPT-4 achieves an accuracy of 0.79, and for our intended use case that excludes invalid or unidentified instances, an accuracy of 0.90. This gives us the confidence to proceed with the application of the LLM while keeping in mind the areas where it still falls short. The paper describes our evaluation approach, results and reflections on the use of the LLM for our intended task.
• Abstract（参考訳）: HCI研究におけるLLMの採用への関心が高まっている。 しかしながら、LSMはパナセアと見なされることが多いが、それはその能力と、それらが意図したタスクに適しているかどうかの監視が伴うためである。 厳格な評価をした後、LCMを批判的に採用すべきである、と我々は主張する。 そこで本稿では,デジタル誤情報介入の一部となる論理的誤信を識別するLLMの評価について述べる。 ラベル付きデータセットと比較すると,GPT-4の精度は0.79であり,無効または未同定のインスタンスを除外したユースケースでは0.90であることがわかった。 これにより、まだ不足している領域を念頭に置きながら、LCMの適用を進める自信が得られます。 本稿では,LLMを意図したタスクに利用する際の評価手法,結果,考察について述べる。

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