Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exposing the Achilles' Heel: Evaluating LLMs Ability to Handle Mistakes in Mathematical Reasoning

論文の概要: Exposing the Achilles' Heel: Evaluating LLMs Ability to Handle Mistakes in Mathematical Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10834v1
Date: Sun, 16 Jun 2024 08:06:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-18 20:31:44.406975
Title: Exposing the Achilles' Heel: Evaluating LLMs Ability to Handle Mistakes in Mathematical Reasoning
Title（参考訳）: アキレス腱の露出:数学的推論におけるLLMの誤り処理能力の評価
Authors: Joykirat Singh, Akshay Nambi, Vibhav Vineet,
Abstract要約: 大言語モデル (LLM) は数学語問題 (MWP) に適用されている。本稿では,ルールベース手法とより小さな言語モデルにより生成される正しい推論ステップと誤推論ステップをMWPに組み込んだ,新しいデータセットMWP-MISTAKEを提案する。 GPT-$oの誤り検出と修正における優れた性能と、より小さなモデルで直面する永続的な課題を強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.63133816413199
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have been applied to Math Word Problems (MWPs) with transformative impacts, revolutionizing how these complex problems are approached and solved in various domains including educational settings. However, the evaluation of these models often prioritizes final accuracy, overlooking the crucial aspect of reasoning capabilities. This work addresses this gap by focusing on the ability of LLMs to detect and correct reasoning mistakes. We introduce a novel dataset MWP-MISTAKE, incorporating MWPs with both correct and incorrect reasoning steps generated through rule-based methods and smaller language models. Our comprehensive benchmarking reveals significant insights into the strengths and weaknesses of state-of-the-art models, such as GPT-4o, GPT-4, GPT-3.5Turbo, and others. We highlight GPT-$o's superior performance in mistake detection and rectification and the persistent challenges faced by smaller models. Additionally, we identify issues related to data contamination and memorization, impacting the reliability of LLMs in real-world applications. Our findings emphasize the importance of rigorous evaluation of reasoning processes and propose future directions to enhance the generalization and robustness of LLMs in mathematical problem-solving.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は数学語問題 (MWPs) に変換的影響で適用され、これらの複雑な問題がどのようにアプローチされ、教育的設定を含む様々な領域で解決されるかに革命をもたらした。しかし、これらのモデルの評価は、しばしば推論能力の重要な側面を見越して最終的な精度を優先する。この研究は、LCMが推論ミスを検出し、修正する能力に焦点をあてることで、このギャップに対処する。本稿では,ルールベース手法とより小さな言語モデルにより生成される正しい推論ステップと誤推論ステップをMWPに組み込んだ,新しいデータセットMWP-MISTAKEを提案する。 GPT-4o, GPT-4, GPT-3.5Turboなどの最先端モデルの長所と短所について, 総合的なベンチマークを行った。 GPT-$oの誤り検出と修正における優れた性能と、より小さなモデルで直面する永続的な課題を強調した。さらに,LLMの信頼性に影響を及ぼすとともに,データの汚染や記憶に関する問題も同定する。本研究は, 推論過程の厳密な評価の重要性を強調し, 数学的問題解決における LLM の一般化とロバスト性を高めるための今後の方向性を提案する。

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