論文の概要: Connecting the Dots: Evaluating Abstract Reasoning Capabilities of LLMs Using the New York Times Connections Word Game

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11012v3
• Date: Sat, 22 Jun 2024 15:40:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 00:04:06.773527
• Title: Connecting the Dots: Evaluating Abstract Reasoning Capabilities of LLMs Using the New York Times Connections Word Game
• Title（参考訳）: ドットの接続:New York Times Connections Word Gameを用いたLLMの抽象推論能力の評価
• Authors: Prisha Samadarshi, Mariam Mustafa, Anushka Kulkarni, Raven Rothkopf, Tuhin Chakrabarty, Smaranda Muresan,
• Abstract要約: 我々は,最先端の大規模言語モデル(LLM)の性能を,専門家や初心者に対して評価する。 以上の結果から,最高性能のLPMであるGPT-4oでもゲーム全体の8%しか解けないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.64536059771047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The New York Times Connections game has emerged as a popular and challenging pursuit for word puzzle enthusiasts. We collect 200 Connections games to evaluate the performance of state-of-the-art large language models (LLMs) against expert and novice human players. Our results show that even the best-performing LLM, GPT-4o, which has otherwise shown impressive reasoning abilities on a wide variety of benchmarks, can only fully solve 8% of the games. Compared to GPT-4o, novice and expert players perform better, with expert human players significantly outperforming GPT-4o. To deepen our understanding we create a taxonomy of the knowledge types required to successfully categorize words in the Connections game, revealing that LLMs struggle with associative, encyclopedic, and linguistic knowledge. Our findings establish the New York Times Connections game as a challenging benchmark for evaluating abstract reasoning capabilities in humans and AI systems.
• Abstract（参考訳）: New York Times Connectionsゲームは、ワードパズル愛好家のための人気で挑戦的な追跡ゲームとして登場した。 我々は200のConnectionsゲームを収集し、最先端の大規模言語モデル(LLM)の性能を専門家や初心者の人間プレイヤーに対して評価する。 以上の結果から,多種多様なベンチマークで顕著な推論能力を示した最高のLPMであるGPT-4oでも,ゲーム全体の8%しか解けないことがわかった。 GPT-4oと比較すると、初心者や専門家のプレイヤーはGPT-4oより優れており、専門家のプレイヤーはGPT-4oよりも優れていた。 我々の理解を深めるために、私たちはコネクティクスゲームにおける単語の分類に成功するために必要な知識タイプの分類を作成し、LLMが連想的、百科事典的、言語的知識に苦しむことを明らかにした。 我々の発見は、New York Times Connectionsゲームが、人間とAIシステムの抽象的推論能力を評価するための挑戦的なベンチマークとして確立されている。

関連論文リスト

• Making New Connections: LLMs as Puzzle Generators for The New York Times' Connections Word Game [6.136654326170453]
  コネクションパズル(Connections puzzle)は、ニューヨーク・タイムズ(NYT)が毎日発行しているワードアソシエーションゲームである。 新たなパズルを生成するには、メタ認知の形式が必要である: ジェネレータは、潜在的な解決者の下流の推論を正確にモデル化できなければならない。 この結果から,LLMは有能なパズル作成者であり,人間によって判断されるような,楽しい,挑戦的な,創造的なコネクトパズルを多種多様なセットで生成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T21:05:25Z)
• When Reasoning Meets Information Aggregation: A Case Study with Sports Narratives [46.04238534224658]
  スポーツ物語の分析を LLM が要求する推論における情報集約の重要性について検討する。 我々はNBAの実際のバスケットボールデータを用いて総合的な実験を行い、ゲーム物語を合成する新しい手法であるSportsGenを提示する。 その結果, GPT-4oを含むほとんどのモデルでは, 頻繁な得点パターンのため, バスケットボールの得点を正確に集計することができないことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T20:49:35Z)
• Missed Connections: Lateral Thinking Puzzles for Large Language Models [2.1374208474242815]
  ニューヨーク・タイムズが毎日発行するコネクショニオンパズルは、16ワードのバンクを4つのグループに分け、それぞれが共通のテーマに関連付けている。 自動AIシステムがConnectionsをプレイする能力について検討し、抽象的推論のための自動ベンチマークとしてゲームの可能性を探る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T20:31:05Z)
• Leveraging Word Guessing Games to Assess the Intelligence of Large Language Models [105.39236338147715]
  この論文は人気のある言語ゲーム『Who is Spy』にインスパイアされている。 本研究は,LEMの表現と変形能力を評価するためのDEEPを開発する。 次に、インタラクティブなマルチエージェントフレームワークであるSpyGameを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T14:37:42Z)
• GameEval: Evaluating LLMs on Conversational Games [93.40433639746331]
  大規模言語モデル(LLM)を評価する新しいアプローチであるGameEvalを提案する。 GameEvalはLSMをゲームプレイヤーとして扱い、様々な形式の会話を起動することで達成した特定の目標にそれぞれ異なる役割を割り当てる。 我々は,GameEvalが様々なLLMの能力を効果的に差別化することができ,複雑な問題を解決するための統合能力を総合的に評価できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-19T14:33:40Z)
• SPRING: Studying the Paper and Reasoning to Play Games [102.5587155284795]
  我々は,ゲーム本来の学術論文を読み取るための新しいアプローチ,SPRINGを提案し,大言語モデル(LLM)を通してゲームの説明とプレイの知識を利用する。 実験では,クラフトオープンワールド環境の設定下で,異なる形態のプロンプトによって引き起こされる文脈内「推論」の品質について検討した。 我々の実験は、LLMが一貫したチェーン・オブ・シークレットによって誘導されると、洗練された高レベル軌道の完成に大きな可能性があることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T18:14:35Z)
• JECC: Commonsense Reasoning Tasks Derived from Interactive Fictions [75.42526766746515]
  本稿では,人間のインタラクティブ・フィクション(IF)ゲームプレイ・ウォークスルーに基づく新しいコモンセンス推論データセットを提案する。 本データセットは,事実知識ではなく,機能的コモンセンス知識ルールの評価に重点を置いている。 実験の結果、導入したデータセットは、以前の機械読影モデルと新しい大規模言語モデルに難題であることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T19:20:53Z)
• WinoGAViL: Gamified Association Benchmark to Challenge Vision-and-Language Models [91.92346150646007]
  本研究では,視覚・言語関係を収集するオンラインゲームであるWinoGAViLを紹介する。 私たちはこのゲームを使って3.5Kのインスタンスを収集し、それらが人間には直感的だが最先端のAIモデルには挑戦的であることを発見した。 我々の分析とプレイヤーからのフィードバックは、収集された協会が多様な推論スキルを必要とすることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-25T23:57:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。