論文の概要: What Are the Odds? Language Models Are Capable of Probabilistic Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12830v3
• Date: Mon, 30 Sep 2024 11:15:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:17.304839
• Title: What Are the Odds? Language Models Are Capable of Probabilistic Reasoning
• Title（参考訳）: 言語モデルは確率論的推論が可能に
• Authors: Akshay Paruchuri, Jake Garrison, Shun Liao, John Hernandez, Jacob Sunshine, Tim Althoff, Xin Liu, Daniel McDuff,
• Abstract要約: 本稿では,言語モデル(LM)の確率論的推論能力を,理想化および実世界の統計分布を用いて評価することに集中する。 本研究では,パーセンタイルの推定,サンプルの描画,確率の計算という3つのタスクにおいて,最先端のLMの体系的評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.487484744911995
• License:
• Abstract: Language models (LM) are capable of remarkably complex linguistic tasks; however, numerical reasoning is an area in which they frequently struggle. An important but rarely evaluated form of reasoning is understanding probability distributions. In this paper, we focus on evaluating the probabilistic reasoning capabilities of LMs using idealized and real-world statistical distributions. We perform a systematic evaluation of state-of-the-art LMs on three tasks: estimating percentiles, drawing samples, and calculating probabilities. We evaluate three ways to provide context to LMs 1) anchoring examples from within a distribution or family of distributions, 2) real-world context, 3) summary statistics on which to base a Normal approximation. Models can make inferences about distributions, and can be further aided by the incorporation of real-world context, example shots and simplified assumptions, even if these assumptions are incorrect or misspecified. To conduct this work, we developed a comprehensive benchmark distribution dataset with associated question-answer pairs that we have released publicly.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル (LM) は極めて複雑な言語処理を行うことができるが、数値推論はそれらがしばしば苦労する分野である。 推論の重要であるが稀に評価される形式は確率分布の理解である。 本稿では,理想化および実世界の統計分布を用いたLMの確率論的推論能力の評価に焦点をあてる。 本研究では,パーセンタイルの推定,サンプルの描画,確率の計算という3つのタスクにおいて,最先端のLMの体系的評価を行う。 LMにコンテキストを提供する3つの方法を評価する。 1) 配当又は配当系統の例を固定すること。 2)現実世界の文脈。 3) 正規近似を基礎とする統計の要約。 モデルは分布に関する推論を行うことができ、たとえこれらの仮定が間違っていたり間違っていたとしても、実世界の文脈、例えばショットや単純化された仮定を組み込むことによってさらに助けられる。 そこで我々は,これまでに公開してきた質問応答ペアを用いた総合的なベンチマーク分布データセットを開発した。

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