論文の概要: Trajectory Volatility for Out-of-Distribution Detection in Mathematical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14039v1
• Date: Wed, 22 May 2024 22:22:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 19:44:34.081539
• Title: Trajectory Volatility for Out-of-Distribution Detection in Mathematical Reasoning
• Title（参考訳）: 数学的推論におけるアウト・オブ・ディストリビューション検出のための軌道ボラティリティ
• Authors: Yiming Wang, Pei Zhang, Baosong Yang, Derek F. Wong, Zhuosheng Zhang, Rui Wang,
• Abstract要約: 数理推論におけるOOD検出にトラジェクトリボラティリティを用いたトラジェクトリベースのTVスコアを提案する。 本手法は, 数学的推論シナリオ下でのGLM上での従来のアルゴリズムよりも優れる。 提案手法は,複数選択質問などの出力空間における高密度特徴を持つアプリケーションに拡張することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.84938730450622
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-world data deviating from the independent and identically distributed (i.i.d.) assumption of in-distribution training data poses security threats to deep networks, thus advancing out-of-distribution (OOD) detection algorithms. Detection methods in generative language models (GLMs) mainly focus on uncertainty estimation and embedding distance measurement, with the latter proven to be most effective in traditional linguistic tasks like summarization and translation. However, another complex generative scenario mathematical reasoning poses significant challenges to embedding-based methods due to its high-density feature of output spaces, but this feature causes larger discrepancies in the embedding shift trajectory between different samples in latent spaces. Hence, we propose a trajectory-based method TV score, which uses trajectory volatility for OOD detection in mathematical reasoning. Experiments show that our method outperforms all traditional algorithms on GLMs under mathematical reasoning scenarios and can be extended to more applications with high-density features in output spaces, such as multiple-choice questions.
• Abstract（参考訳）: 分散トレーニングデータの独立性と同一に分散された仮定から逸脱した現実世界のデータは、ディープネットワークにセキュリティ上の脅威をもたらすため、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出アルゴリズムが進歩する。 ジェネレーティブ言語モデル(GLM)における検出法は主に不確実性推定と埋め込み距離測定に重点を置いており、後者は要約や翻訳といった従来の言語タスクにおいて最も有効であることが証明されている。 しかし、別の複雑な生成シナリオの数学的推論は、出力空間の高密度な特徴のために埋め込みベースの手法に重大な課題をもたらすが、この特徴は、潜時空間における異なるサンプル間の埋め込みシフト軌跡において大きな相違をもたらす。 そこで,本研究では,OOD検出にトラジェクトリボラティリティを用いるトラジェクトリベースのTVスコアを提案する。 実験により,本手法は数学的推論シナリオ下でのGLM上の従来のアルゴリズムよりも優れており,複数選択質問などの出力空間における高密度特徴を持つアプリケーションに拡張可能であることが示された。

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