論文の概要: $\texttt{ACCORD}$: Closing the Commonsense Measurability Gap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02804v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 22:08:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 22:37:23.692873
• Title: $\texttt{ACCORD}$: Closing the Commonsense Measurability Gap
• Title（参考訳）: $\texttt{ACCORD}$: Commonsense Measurability Gapのクローン
• Authors: François Roewer-Després, Jinyue Feng, Zining Zhu, Frank Rudzicz,
• Abstract要約: $texttACCORD$は、大きな言語モデルの常識的な基礎化と推論能力を切り離すためのフレームワークである。 $texttACCORD$は任意の推論複雑性のベンチマークを自動的に生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.572584339052753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present $\texttt{ACCORD}$, a framework and benchmark suite for disentangling the commonsense grounding and reasoning abilities of large language models (LLMs) through controlled, multi-hop counterfactuals. $\texttt{ACCORD}$ introduces formal elements to commonsense reasoning to explicitly control and quantify reasoning complexity beyond the typical 1 or 2 hops. Uniquely, $\texttt{ACCORD}$ can automatically generate benchmarks of arbitrary reasoning complexity, and so it scales with future LLM improvements. Benchmarking state-of-the-art LLMs -- including GPT-4o (2024-05-13), Llama-3-70B-Instruct, and Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 -- shows performance degrading to random chance with only moderate scaling, leaving substantial headroom for improvement. We release a leaderboard of the benchmark suite tested in this work, as well as code for automatically generating more complex benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 我々は,大規模言語モデル(LLM)の共通理解基盤と推論能力を,制御されたマルチホップ・カウンティファクトを通じて拡張するフレームワークとベンチマークスイートである$\texttt{ACCORD}$を提示する。 $\texttt{ACCORD}$ は、通常の 1 または 2 ホップを超えて、推論の複雑さを明示的に制御し、定量化するために、コモンセンス推論に形式的要素を導入する。 ユニークなのは、$\texttt{ACCORD}$は任意の推論複雑性のベンチマークを自動的に生成できるため、将来のLCMの改善とスケールする。 GPT-4o (2024-05-13)、Llama-3-70B-Instruct、Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1など、最先端のLLMのベンチマークでは、パフォーマンスが適度なスケーリングだけでランダムな確率に低下し、改善のための実質的なヘッドルームが残されている。 この作業でテストされたベンチマークスイートのリーダボードと,さらに複雑なベンチマークを自動的に生成するコードをリリースしています。

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