論文の概要: When Hindsight is Not 20/20: Testing Limits on Reflective Thinking in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09129v1
• Date: Sun, 14 Apr 2024 02:47:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 15:27:43.954779
• Title: When Hindsight is Not 20/20: Testing Limits on Reflective Thinking in Large Language Models
• Title（参考訳）: Hindsightが20/20未満のとき:大規模言語モデルにおけるリフレクティブ思考のテスト限界
• Authors: Yanhong Li, Chenghao Yang, Allyson Ettinger,
• Abstract要約: 自己回帰はTrthfulQAのパフォーマンスを高めるが、HotpotQAの結果に悪影響を及ぼす。 自己回帰は、モデルが最初は正しくない可能性が低く、全体的な疑問の難しさが高い場合に最も有益であることが分かる。 そこで本研究では,自己回帰の実施時期を判断するためのガイドラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.781930031346105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies suggest that self-reflective prompting can significantly enhance the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs). However, the use of external feedback as a stop criterion raises doubts about the true extent of LLMs' ability to emulate human-like self-reflection. In this paper, we set out to clarify these capabilities under a more stringent evaluation setting in which we disallow any kind of external feedback. Our findings under this setting show a split: while self-reflection enhances performance in TruthfulQA, it adversely affects results in HotpotQA. We conduct follow-up analyses to clarify the contributing factors in these patterns, and find that the influence of self-reflection is impacted both by reliability of accuracy in models' initial responses, and by overall question difficulty: specifically, self-reflection shows the most benefit when models are less likely to be correct initially, and when overall question difficulty is higher. We also find that self-reflection reduces tendency toward majority voting. Based on our findings, we propose guidelines for decisions on when to implement self-reflection. We release the codebase for reproducing our experiments at https://github.com/yanhong-lbh/LLM-SelfReflection-Eval.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、Large Language Models (LLMs) の推論能力を大幅に向上させることが示唆されている。 しかしながら、停止基準としての外部フィードバックの使用は、LLMが人間のような自己反射をエミュレートする能力の真の大きさに疑問を呈する。 本稿では,外部からのフィードバックを許さないような,より厳密な評価条件下でこれらの機能を明らかにすることを試みた。 自己回帰はTruthfulQAのパフォーマンスを高めるが,HotpotQAの結果に悪影響を及ぼす。 これらのパターンに寄与する要因を明らかにするためにフォローアップ分析を行い、モデルの初期応答における精度の信頼性の信頼性と全体的な疑問の難しさの両方によって自己回帰の影響が影響されることを見出した。 また、自己回帰は多数決の傾向を低下させる。 そこで本研究では,自己回帰の実施時期を判断するためのガイドラインを提案する。 実験を再現するためのコードベースをhttps://github.com/yanhong-lbh/LLM-SelfReflection-Evalでリリースしています。

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