論文の概要: Are Large Language Models Good Statisticians?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07815v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 06:01:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:29:36.613955
• Title: Are Large Language Models Good Statisticians?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは良い統計学者か?
• Authors: Yizhang Zhu, Shiyin Du, Boyan Li, Yuyu Luo, Nan Tang,
• Abstract要約: StatQAは統計解析タスク用に設計された新しいベンチマークである。 GPT-4oのような最先端モデルでさえ、64.83%の最高の性能を実現していることを示す。 オープンソースのLLMは限られた能力を示すが、細調整されたものは顕著に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.42853117200315
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities across a range of scientific tasks including mathematics, physics, and chemistry. Despite their successes, the effectiveness of LLMs in handling complex statistical tasks remains systematically under-explored. To bridge this gap, we introduce StatQA, a new benchmark designed for statistical analysis tasks. StatQA comprises 11,623 examples tailored to evaluate LLMs' proficiency in specialized statistical tasks and their applicability assessment capabilities, particularly for hypothesis testing methods. We systematically experiment with representative LLMs using various prompting strategies and show that even state-of-the-art models such as GPT-4o achieve a best performance of only 64.83%, indicating significant room for improvement. Notably, while open-source LLMs (e.g. LLaMA-3) show limited capability, those fine-tuned ones exhibit marked improvements, outperforming all in-context learning-based methods (e.g. GPT-4o). Moreover, our comparative human experiments highlight a striking contrast in error types between LLMs and humans: LLMs primarily make applicability errors, whereas humans mostly make statistical task confusion errors. This divergence highlights distinct areas of proficiency and deficiency, suggesting that combining LLM and human expertise could lead to complementary strengths, inviting further investigation into their collaborative potential. Our source code and data are available at https://statqa.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、数学、物理学、化学など、様々な科学的なタスクにおいて印象的な能力を示している。 それらの成功にもかかわらず、複雑な統計タスクの処理におけるLLMの有効性は体系的に過小評価されている。 このギャップを埋めるために、統計解析タスク用に設計された新しいベンチマークであるStatQAを導入する。 StatQAは、特殊統計タスクにおけるLLMの習熟度とその適用性評価能力、特に仮説テスト法に適合した11,623の例で構成されている。 GPT-4o のような最先端モデルでさえ,64.83% で最高の性能を示し,改善の余地があることが示唆された。 特に、オープンソースのLLM(e g LLaMA-3)は限られた能力を示すが、それらの微調整されたものは顕著に改善され、すべての文脈内学習法(e g GPT-4o)よりも優れていた。 さらに、我々の比較人間実験では、LLMと人間のエラータイプに顕著なコントラストが示されています。 このばらつきは、LLMと人間の専門知識を組み合わせることで相補的な強みを導き、彼らの協力的な可能性についてさらなる研究を促すことを示唆している。 ソースコードとデータはhttps://statqa.github.io/で公開されています。

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