論文の概要: How language models extrapolate outside the training data: A case study in Textualized Gridworld

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15275v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 05:06:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:21.015001
• Title: How language models extrapolate outside the training data: A case study in Textualized Gridworld
• Title（参考訳）: 言語モデルがトレーニングデータの外部からどのように外挿するか--テクスチュアライズ・グリッドワールドを事例として
• Authors: Doyoung Kim, Jongwon Lee, Jinho Park, Minjoon Seo,
• Abstract要約: 我々は,次世代の予測や思考の微調整といった従来の手法が,大規模で目に見えない環境での一般化に失敗していることを示す。 人間の認知と二重プロセス理論にインスパイアされた言語モデルでは,対話前に認知地図を構築するべきである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.5268320198854
• License:
• Abstract: Language models' ability to extrapolate learned behaviors to novel, more complex environments beyond their training scope is highly unknown. This study introduces a path planning task in a textualized Gridworld to probe language models' extrapolation capabilities. We show that conventional approaches, including next-token prediction and Chain of Thought (CoT) fine-tuning, fail to generalize in larger, unseen environments. Inspired by human cognition and dual-process theory, we propose language models should construct cognitive maps before interaction. Our research demonstrates that autoregressive generation of cognitive maps and planning sequences enhances planning capabilities in extrapolated environments. Unlike CoT, we find that cognitive maps cannot be obtained through simple prompting, necessitating additional training schemes for integration. Our findings in Gridworld offer insights into training language models with improved reasoning and adaptability, potentially advancing more human-like cognition and opening avenues for enhancing model generalization across diverse, complex tasks.
• Abstract（参考訳）: 学習した振る舞いをトレーニング範囲を超えて、より新しく、より複雑な環境に外挿する言語モデルの能力は、非常に不明である。 本研究では,言語モデルの外挿機能を調べるために,テキスト化されたGridworldにおける経路計画タスクを提案する。 我々は,次世代の予測やCoT(Chain of Thought)の微調整を含む従来の手法が,大規模で目に見えない環境での一般化に失敗していることを示す。 人間の認知と二重プロセス理論にインスパイアされた言語モデルでは,対話前に認知地図を構築するべきである。 本研究は,自己回帰的な認知地図生成と計画シーケンスが,外挿環境における計画能力を高めることを実証する。 CoTとは異なり、認知マップは単純なプロンプトによって得られず、統合のための追加のトレーニングスキームを必要とする。 Gridworldでの私たちの発見は、推論と適応性を改善したトレーニング言語モデルに関する洞察を提供し、より人間的な認知を促進し、多様な複雑なタスクにわたるモデルの一般化を促進するための道を開く可能性がある。

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