論文の概要: A Systematic Analysis of Large Language Models as Soft Reasoners: The Case of Syllogistic Inferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11341v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 08:07:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 23:30:30.053736
• Title: A Systematic Analysis of Large Language Models as Soft Reasoners: The Case of Syllogistic Inferences
• Title（参考訳）: ソフト共振器としての大規模言語モデルの体系的分析--ソロジカル推論の場合
• Authors: Leonardo Bertolazzi, Albert Gatt, Raffaella Bernardi,
• Abstract要約: 我々は、論理学と認知心理学において広範囲に研究されている誘因的推論の領域であるシロメトリクス推論の事例を考察する。 思考の連鎖的推論,文脈内学習,教師付き微調整がシロメトリクス的推論に及ぼす影響について検討した。 以上の結果から,事前学習したLSMの行動は認知科学によって説明できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.141416267381492
• License:
• Abstract: The reasoning abilities of Large Language Models (LLMs) are becoming a central focus of study in NLP. In this paper, we consider the case of syllogistic reasoning, an area of deductive reasoning studied extensively in logic and cognitive psychology. Previous research has shown that pre-trained LLMs exhibit reasoning biases, such as $\textit{content effects}$, avoid answering that $\textit{no conclusion follows}$, display human-like difficulties, and struggle with multi-step reasoning. We contribute to this research line by systematically investigating the effects of chain-of-thought reasoning, in-context learning (ICL), and supervised fine-tuning (SFT) on syllogistic reasoning, considering syllogisms with conclusions that support or violate world knowledge, as well as ones with multiple premises. Crucially, we go beyond the standard focus on accuracy, with an in-depth analysis of the conclusions generated by the models. Our results suggest that the behavior of pre-trained LLMs can be explained by heuristics studied in cognitive science and that both ICL and SFT improve model performance on valid inferences, although only the latter mitigates most reasoning biases without harming model consistency.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の推論能力は、NLPにおける研究の中心となっている。 本稿では,論理学および認知心理学において広く研究されている演能的推論の領域であるシロメトリクス推論の事例について考察する。 以前の研究では、事前学習されたLLMは、$\textit{content effect}$のような推論バイアスを示し、$\textit{no conclusion following}$, display human-like difficulties, and hard with multi-step reasoningといった答えを避けている。 本研究は,世界知識を支持したり違反したりする結論を伴うシロジズムや,複数の前提を持つシロジズムを考慮し,シロジズム的推論に対する連鎖推論,文脈内学習(ICL),教師付き微調整(SFT)の効果を体系的に研究することによって,この研究ラインに貢献する。 重要なことは、モデルが生成した結論を詳細に分析することで、精度に重点を置いている。 以上の結果から,認知科学のヒューリスティックスによって事前学習したLLMの挙動を説明でき,ICLとSFTはモデル一貫性を損なうことなくモデル性能を改善することができるが,後者のみがモデル一貫性を損なうことなく,ほとんどの推論バイアスを緩和することがわかった。

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