論文の概要: Easy Problems That LLMs Get Wrong

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19616v1
• Date: Thu, 30 May 2024 02:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 18:36:41.413803
• Title: Easy Problems That LLMs Get Wrong
• Title（参考訳）: LLMが誤る簡単な問題
• Authors: Sean Williams, James Huckle,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の限界を評価するために設計された包括的な言語ベンチマークを導入する。 一連の簡単な質問を通じて、人間が簡単に管理するタスクを実行するための、よく考えられたモデルの重大な制限を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce a comprehensive Linguistic Benchmark designed to evaluate the limitations of Large Language Models (LLMs) in domains such as logical reasoning, spatial intelligence, and linguistic understanding, among others. Through a series of straightforward questions, it uncovers the significant limitations of well-regarded models to perform tasks that humans manage with ease. It also highlights the potential of prompt engineering to mitigate some errors and underscores the necessity for better training methodologies. Our findings stress the importance of grounding LLMs with human reasoning and common sense, emphasising the need for human-in-the-loop for enterprise applications. We hope this work paves the way for future research to enhance the usefulness and reliability of new models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,論理的推論や空間知性,言語理解などの領域において,LLM(Large Language Models)の限界を評価するために設計された包括的な言語ベンチマークを紹介する。 一連の簡単な質問を通じて、人間が簡単に管理するタスクを実行するための、よく考えられたモデルの重大な制限を明らかにする。 また、いくつかのエラーを軽減し、より良いトレーニング方法論の必要性を浮き彫りにするエンジニアリングの可能性を強調している。 本研究は,企業アプリケーションにおけるヒューマン・イン・ザ・ループの必要性を強調し,人間の推論と常識によるLLMの基盤化の重要性を強調した。 この研究が、新しいモデルの有用性と信頼性を高めるための将来の研究の道を開くことを願っている。

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