論文の概要: Do Large Language Models Exhibit Cognitive Dissonance? Studying the Difference Between Revealed Beliefs and Stated Answers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14986v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 08:56:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 14:03:36.880115
• Title: Do Large Language Models Exhibit Cognitive Dissonance? Studying the Difference Between Revealed Beliefs and Stated Answers
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは認知的不協和性を制限するか? : 回答と回答の相違について
• Authors: Manuel Mondal, Ljiljana Dolamic, Gérôme Bovet, Philippe Cudré-Mauroux,
• Abstract要約: 我々は,これらの能力が調整プロンプトとMCQの外部で測定可能かどうかを検討する。 以上の結果から, LLMの回答は, Stated Answer と大きく異なることが示唆された。 テキスト補完はLLMの中核にあるため,これらの結果は共通評価手法が部分画像のみを提供する可能性があることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.188335675610963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prompting and Multiple Choices Questions (MCQ) have become the preferred approach to assess the capabilities of Large Language Models (LLMs), due to their ease of manipulation and evaluation. Such experimental appraisals have pointed toward the LLMs' apparent ability to perform causal reasoning or to grasp uncertainty. In this paper, we investigate whether these abilities are measurable outside of tailored prompting and MCQ by reformulating these issues as direct text completion - the foundation of LLMs. To achieve this goal, we define scenarios with multiple possible outcomes and we compare the prediction made by the LLM through prompting (their Stated Answer) to the probability distributions they compute over these outcomes during next token prediction (their Revealed Belief). Our findings suggest that the Revealed Belief of LLMs significantly differs from their Stated Answer and hint at multiple biases and misrepresentations that their beliefs may yield in many scenarios and outcomes. As text completion is at the core of LLMs, these results suggest that common evaluation methods may only provide a partial picture and that more research is needed to assess the extent and nature of their capabilities.
• Abstract（参考訳）: Prompting and Multiple Choices Questions (MCQ) は、操作や評価の容易さから、LLM(Large Language Models)の能力を評価するために好まれるアプローチとなっている。 このような実験的な評価は、LSMが因果推論を行ったり、不確実性を把握する能力に向けられている。 本稿では,これらの能力が調整プロンプトの外部で測定可能かどうかについて検討し,これらの問題を直接テキスト補完(LCM)の基盤として再構成することでMCQについて検討する。 この目的を達成するために、複数の可能な結果を持つシナリオを定義し、次のトークン予測(Revealed Belief)において、それらの結果に対して計算した確率分布をプロンプト(ステートド・アンサー)することで、LCMが生成した予測と比較する。 以上の結果から,LSMの回答は,彼らの回答とは大きく異なることが示唆され,その信念が多くのシナリオや成果をもたらす可能性があるという複数のバイアスや誤表現が示唆された。 テキスト補完はLLMの中核にあるため、これらの結果は、共通評価手法は部分的な図のみを提供するものであり、それらの能力の程度と性質を評価するためにはより多くの研究が必要であることを示唆している。

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