論文の概要: LINGOLY: A Benchmark of Olympiad-Level Linguistic Reasoning Puzzles in Low-Resource and Extinct Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06196v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 10:14:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:01.559159
• Title: LINGOLY: A Benchmark of Olympiad-Level Linguistic Reasoning Puzzles in Low-Resource and Extinct Languages
• Title（参考訳）: lingOLY: 低リソースおよび外部言語におけるオリンピアス・レベル言語推論パズルのベンチマーク
• Authors: Andrew M. Bean, Simi Hellsten, Harry Mayne, Jabez Magomere, Ethan A. Chi, Ryan Chi, Scott A. Hale, Hannah Rose Kirk,
• Abstract要約: LingOlyベンチマークは、大規模言語モデルにおける高度な推論能力のための新しいベンチマークである。 非常に低リソースまたは絶滅した言語における言語パターンの文脈内同定と一般化の能力を評価する。 直接精度と非文脈ベースラインとの比較により,暗記を暗記する性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.754506364968394
• License:
• Abstract: In this paper, we present the LingOly benchmark, a novel benchmark for advanced reasoning abilities in large language models. Using challenging Linguistic Olympiad puzzles, we evaluate (i) capabilities for in-context identification and generalisation of linguistic patterns in very low-resource or extinct languages, and (ii) abilities to follow complex task instructions. The LingOly benchmark covers more than 90 mostly low-resource languages, minimising issues of data contamination, and contains 1,133 problems across 6 formats and 5 levels of human difficulty. We assess performance with both direct accuracy and comparison to a no-context baseline to penalise memorisation. Scores from 11 state-of-the-art LLMs demonstrate the benchmark to be challenging, and models perform poorly on the higher difficulty problems. On harder problems, even the top model only achieved 38.7% accuracy, a 24.7% improvement over the no-context baseline. Large closed models typically outperform open models, and in general, the higher resource the language, the better the scores. These results indicate, in absence of memorisation, true multi-step out-of-domain reasoning remains a challenge for current language models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LingOlyベンチマークを提案する。LingOlyベンチマークは,大規模言語モデルにおける高度な推論能力のベンチマークである。 難解な言語オリンピアードパズルを用いて評価する 一 極低資源又は絶滅した言語における言語パターンの文脈内識別及び一般化の能力及び (ii)複雑なタスク指示に従う能力。 LingOlyベンチマークは90以上の低リソース言語をカバーし、データ汚染の問題を最小化している。 直接精度と非文脈ベースラインとの比較により,暗記を暗記する性能を評価する。 11の最先端LCMのスコアは、このベンチマークが困難であることを示し、モデルがより高い難易度問題に対して不十分であることを示している。 難しい問題では、トップモデルでさえ38.7%の精度しか達成せず、非コンテキストベースラインよりも24.7%改善した。 大型のクローズドモデルは一般にオープンモデルよりも優れており、一般に、言語が高いほどスコアが良くなる。 これらの結果は、記憶がなければ、真のマルチステップのドメイン外推論は、現在の言語モデルにとって依然として課題であることを示している。

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