論文の概要: Does GPT Really Get It? A Hierarchical Scale to Quantify Human vs AI's Understanding of Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14722v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 20:37:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 17:49:36.151445
• Title: Does GPT Really Get It? A Hierarchical Scale to Quantify Human vs AI's Understanding of Algorithms
• Title（参考訳）: GPTは本当にそれを得るのか?人間とAIのアルゴリズム理解を定量化する階層的尺度
• Authors: Mirabel Reid, Santosh S. Vempala,
• Abstract要約: 我々は,アルゴリズムの理解に焦点をあて,理解の階層化を提案する。 階層構造を用いて、人間の対象だけでなく、大きな言語モデルを用いた研究を設計し、実施する。 我々の厳格な基準は、そのような認知領域におけるAIの進歩を追跡するのに役立つと期待しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.445605125467573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As Large Language Models (LLMs) perform (and sometimes excel at) more and more complex cognitive tasks, a natural question is whether AI really understands. The study of understanding in LLMs is in its infancy, and the community has yet to incorporate well-trodden research in philosophy, psychology, and education. We initiate this, specifically focusing on understanding algorithms, and propose a hierarchy of levels of understanding. We use the hierarchy to design and conduct a study with human subjects (undergraduate and graduate students) as well as large language models (generations of GPT), revealing interesting similarities and differences. We expect that our rigorous criteria will be useful to keep track of AI's progress in such cognitive domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がより複雑な認知タスクを遂行する(そして時には卓越する)につれて、自然な疑問はAIが本当に理解しているかどうかである。 LLMにおける理解の研究は、その初期段階にあり、まだ哲学、心理学、教育に精通した研究を組み込んでいない。 我々はこれを開始し、特にアルゴリズムの理解に焦点をあて、理解のレベル階層を提案する。 我々は、人的対象(学部・大学院生)と大きな言語モデル(GPTの世代)を設計・実行するために階層を用いており、興味深い類似点と相違点を明らかにしている。 我々の厳格な基準は、そのような認知領域におけるAIの進歩を追跡するのに役立つと期待しています。

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