論文の概要: Can Large Language Models Create New Knowledge for Spatial Reasoning Tasks?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14379v1
• Date: Thu, 23 May 2024 09:54:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 15:54:01.900607
• Title: Can Large Language Models Create New Knowledge for Spatial Reasoning Tasks?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは空間推論タスクのための新しい知識を創出できるか?
• Authors: Thomas Greatrix, Roger Whitaker, Liam Turner, Walter Colombo,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLM) が空間次元を持つ問題に対して洗練された推論を行うことができることを示した。 これは、最先端のLLMが今や達成できるという、かなりのレベルの理解を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The potential for Large Language Models (LLMs) to generate new information offers a potential step change for research and innovation. This is challenging to assert as it can be difficult to determine what an LLM has previously seen during training, making "newness" difficult to substantiate. In this paper we observe that LLMs are able to perform sophisticated reasoning on problems with a spatial dimension, that they are unlikely to have previously directly encountered. While not perfect, this points to a significant level of understanding that state-of-the-art LLMs can now achieve, supporting the proposition that LLMs are able to yield significant emergent properties. In particular, Claude 3 is found to perform well in this regard.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)が新たな情報を生み出す可能性は、研究とイノベーションの潜在的なステップ変化をもたらす。 このことは、LLMが以前トレーニング中に何を見たかを決定するのが困難であり、"新しさ"を裏付けることが困難である、と断言するのは難しい。 本稿では, LLM が空間次元の問題に対して洗練された推論を行うことができることを観察する。 完璧ではないものの、このことは最先端のLLMが達成できるというかなりのレベルの理解を示し、LLMが重要な創発性をもたらすことができるという命題を支持している。 特に、クロード3は、この点においてよく機能している。

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