論文の概要: Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02061v4
• Date: Sat, 13 Jul 2024 21:02:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-17 00:26:24.970065
• Title: Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art Large Language Models
• Title（参考訳）: Alice in Wonderland: State-Of-the-Art Large Language Modelにおける完全推論のブレークダウンを示す単純なタスク
• Authors: Marianna Nezhurina, Lucia Cipolina-Kun, Mehdi Cherti, Jenia Jitsev,
• Abstract要約: 利用可能な最大規模でトレーニングされた最先端モデルの機能と推論能力の劇的な破壊を実演する。 モデルは、問題の解決に影響を与えない、微妙な問題バリエーションでさえも強い変動を示すため、その分解は劇的である。 これらの初期観測は、現在世代の大言語モデルが主張する能力の再評価を急激に促すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.532180752491954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are often described as being instances of foundation models - that is, models that transfer strongly across various tasks and conditions in few-show or zero-shot manner, while exhibiting scaling laws that predict function improvement when increasing the pre-training scale. These claims of excelling in different functions and tasks rely on measurements taken across various sets of standardized benchmarks showing high scores for such models. We demonstrate here a dramatic breakdown of function and reasoning capabilities of state-of-the-art models trained at the largest available scales which claim strong function, using a simple, short, conventional common sense problem (AIW problem) formulated in concise natural language, easily solvable by humans. The breakdown is dramatic, as models show strong fluctuations across even slight problem variations that should not affect problem solving, also expressing strong overconfidence in the wrong solutions, often backed up by plausible sounding explanation-like confabulations. Various standard interventions in an attempt to get the right solution, like various type of enhanced prompting, or urging the models to reconsider the wrong solutions again by multi step re-evaluation, fail. We take these initial observations to the scientific and technological community to stimulate urgent re-assessment of the claimed capabilities of current generation of LLMs. Such re-assessment also requires common action to create standardized benchmarks that would allow proper detection of such basic reasoning deficits that obviously manage to remain undiscovered by current state-of-the-art evaluation procedures and benchmarks. Code for reproducing experiments in the paper and raw experiments data can be found at https://github.com/LAION-AI/AIW
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば基礎モデルの例として記述される。すなわち、様々なタスクや状況に対して、ほとんどショーやゼロショットの方法で強く移行するモデルであると同時に、事前トレーニングスケールを拡大する際の関数改善を予測するスケーリング法則を示す。 これらの異なる機能やタスクが優れているという主張は、そのようなモデルに対して高いスコアを示す標準化されたベンチマークの様々なセットにまたがる測定に依存する。 ここでは,人間によって容易に解ける,簡潔で簡潔な共通感覚問題(AIW問題)を用いて,強機能(強機能)を主張する最大規模で訓練された最先端モデルの機能と推論能力の劇的な分解を実演する。 モデルは、問題の解決に影響を与えないような、微妙な問題バリエーションの強い揺らぎを示し、間違った解に強い自信を表わす。 正しいソリューションを得るための様々な標準的な介入、例えば、様々な種類の強化プロンプト、あるいは、複数のステップの再評価によって間違ったソリューションを再考するようモデルに促す、といったことは失敗します。 我々は,これらの最初の観測を科学・技術コミュニティに提供し,次世代LLMの要求能力の迅速な再評価を促進させる。 このような再評価は、現在の最先端の評価手順やベンチマークによって明らかに発見されることのないような基本的な推論欠陥を適切に検出できるような標準化されたベンチマークを作成するための共通の行動も要求される。 論文における実験の再現コードと生の実験データはhttps://github.com/LAION-AI/AIWで見ることができる。

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