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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15092v2
• Date: Mon, 2 Sep 2024 22:40:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 18:11:10.919571
• 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: 思考の連鎖における誤りから大言語モデル(LLM)がいかに回復するかを検討する。 思考の連鎖(Chain of Thought)において、不当な推論テキストにもかかわらず、モデルが正しい答えに到達すると、不誠実な証拠が見つかる。
• 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) often improve their performance in downstream tasks when they generate Chain of Thought reasoning text before producing an answer. We investigate how LLMs recover from errors in Chain of Thought. Through analysis of error recovery behaviors, we find evidence for unfaithfulness in Chain of Thought, which occurs when models arrive at the correct answer despite invalid reasoning text. 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. Critically, these factors have divergent effects on faithful and unfaithful recoveries. Our results indicate that there are distinct mechanisms driving faithful and unfaithful error recoveries. Selective targeting of these mechanisms may be able to drive down the rate of unfaithful reasoning and improve model interpretability.
• 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、ダウンストリームタスクのパフォーマンスを改善することが多い。 思考の連鎖の誤りからLLMがいかに回復するかを考察する。 誤り回復行動の分析を通じて、不当な推論テキストにもかかわらず、モデルが正しい回答に到達したときに発生する、思考の連鎖の不誠実さの証拠を見出す。 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。 批判的に、これらの要因は忠実で不誠実な回復に異なる影響を及ぼす。 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。 これらのメカニズムの選択的ターゲティングは、不誠実な推論の速度を下げ、モデルの解釈可能性を改善することができるかもしれない。

関連論文リスト

• Fostering Appropriate Reliance on Large Language Models: The Role of Explanations, Sources, and Inconsistencies [66.30619782227173]
  大規模言語モデル(LLMs)は、流動的で説得力のある誤った応答を生成することができる。 ユーザの信頼を形作るLCM応答のいくつかの特徴を同定する。 説明は正しい応答と誤応答の両方に依存することが判明した。 情報源が提供された場合や説明が矛盾している場合の誤った応答への依存度は低い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-12T16:35:41Z)
• How Likely Do LLMs with CoT Mimic Human Reasoning? [31.86489714330338]
  大規模言語モデル(LLM)から推論能力を引き出すための有望な手法として思考の連鎖が出現する 我々は,LLMにおける問題指導,推論,解答の関係を理解するために因果解析を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T10:13:04Z)
• Can LLMs Produce Faithful Explanations For Fact-checking? Towards Faithful Explainable Fact-Checking via Multi-Agent Debate [75.10515686215177]
  大規模言語モデル(LLM)はテキスト生成に優れるが、事実チェックにおいて忠実な説明を生成する能力は依然として過小評価されている。 多様な役割を持つエージェントとして複数のLSMを利用するマルチエージェント・デベート・リファインメント(MADR)フレームワークを提案する。 MADRは、最終的な説明が厳密な検証を行い、不誠実な要素の可能性を著しく低減し、提示された証拠と密接に一致させることを保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T04:32:33Z)
• Self-Contrast: Better Reflection Through Inconsistent Solving Perspectives [45.87069217634753]
  研究によると、外部からのフィードバックがなければ、Large Language Modelの本質的なリフレクションは不安定である。 我々の調査によると、重要なボトルネックは自己評価されたフィードバックの品質である。 要求に合わせて様々な解決の観点を適応的に探求し、相違点を対比し、これらの相違点を再検討し、相違点を排除するために使用できるチェックリストにまとめます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T00:32:33Z)
• A Closer Look at the Self-Verification Abilities of Large Language Models in Logical Reasoning [73.77088902676306]
  論理的推論の文脈において,大規模言語モデル(LLM)の自己検証能力について詳しく検討する。 本研究の主目的は,既存のLCMが誤った推論手順を正確に識別するのに苦労し,自己検証法の有効性を保証できないことにある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T07:13:10Z)
• Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection [74.51523859064802]
  我々は、自己回帰検索拡張生成(Self-RAG)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。 自己RAGは、検索と自己回帰によってLMの品質と事実性を高める。 様々なタスクセットにおいて、最先端のLCMや検索強化モデルよりも大幅に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T18:18:32Z)
• Language Models with Rationality [57.37201135072838]
  大規模言語モデル(LLM)は質問応答(QA)に熟練している 答えが潜んでいる「信条」からどのように従うか(あるいはたとえも)は必ずしも明確ではない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:04:25Z)
• RCOT: Detecting and Rectifying Factual Inconsistency in Reasoning by Reversing Chain-of-Thought [56.558892336235914]
  Reversing Chain-of-Thought (RCoT) は、大規模言語モデルの推論能力を改善する新しい手法である。 RCoTは生成したソリューションにおける事実の不整合を自動的に検出し、修正する。 手書きのきめ細かいフィードバックがLLMの推論能力を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T08:02:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。