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/2406.11012v6
• Date: Fri, 04 Oct 2024 04:53:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:08:12.682411
• 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:
• 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。

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