論文の概要: Dissociation of Faithful and Unfaithful Reasoning in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15092v1
• Date: Thu, 23 May 2024 22:38:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 18:48:01.383229
• Title: Dissociation of Faithful and Unfaithful Reasoning in LLMs
• Title（参考訳）: LLMにおける忠実で不誠実な推論の解離
• Authors: Evelyn Yee, Alice Li, Chenyu Tang, Yeon Ho Jung, Ramamohan Paturi, Leon Bergen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、回答を生成する前に思考の連鎖推論テキストを生成するとき、下流タスクのパフォーマンスを改善する。 本研究は,LLMが思考の連鎖の誤りからどのように回復するかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4893095725361922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) improve their performance in downstream tasks when they generate Chain of Thought reasoning text before producing an answer. Our research investigates how LLMs recover from errors in Chain of Thought, reaching the correct final answer despite mistakes in the reasoning text. Through analysis of these error recovery behaviors, we find evidence for unfaithfulness in Chain of Thought, but we also identify many clear examples of faithful error recovery behaviors. We identify factors that shift LLM recovery behavior: LLMs recover more frequently from obvious errors and in contexts that provide more evidence for the correct answer. However, unfaithful recoveries show the opposite behavior, occurring more frequently for more difficult error positions. Our results indicate that there are distinct mechanisms driving faithful and unfaithful error recoveries. Our results challenge the view that LLM reasoning is a uniform, coherent process.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、回答を生成する前に思考の連鎖推論テキストを生成するとき、下流タスクのパフォーマンスを改善する。 本研究は,LLMが思考の連鎖の誤りからどのように回復するかを考察する。 これらの誤り回復行動の分析を通じて、思考の連鎖における不誠実性の証拠を見出すが、忠実な誤り回復行動の多くの明確な例も明らかにする。 LLMの回復行動を変える要因は, 明らかな誤りや, 正しい回答の証拠となる状況から, より頻繁に回復する。 しかし、不誠実な回復は逆の挙動を示し、より困難なエラー位置に対してより頻繁に起こる。 以上の結果から,不誠実かつ不誠実な誤り回復を誘発するメカニズムが明らかとなった。 LLM推論は一様で一貫性のあるプロセスである,という見解に反論する。

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