論文の概要: Belief Revision: The Adaptability of Large Language Models Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19764v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 09:09:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 17:20:03.795622
• Title: Belief Revision: The Adaptability of Large Language Models Reasoning
• Title（参考訳）: Belief Revision: 大規模言語モデルの適合性
• Authors: Bryan Wilie, Samuel Cahyawijaya, Etsuko Ishii, Junxian He, Pascale Fung,
• Abstract要約: 本稿では,LMの信念修正能力をテストするための新しいデータセットであるBelief-Rを紹介する。 このタスクは、人間が事前の推論を抑える方法にインスパイアされ、新しく提案されたデルタ推論フレームワーク内のLMを評価する。 様々なプロンプト戦略にまたがる$sim$30 LMを評価した結果,LMは一般的に,新たな情報に反応して信念を適切に修正するのに苦慮していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.0281286287648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The capability to reason from text is crucial for real-world NLP applications. Real-world scenarios often involve incomplete or evolving data. In response, individuals update their beliefs and understandings accordingly. However, most existing evaluations assume that language models (LMs) operate with consistent information. We introduce Belief-R, a new dataset designed to test LMs' belief revision ability when presented with new evidence. Inspired by how humans suppress prior inferences, this task assesses LMs within the newly proposed delta reasoning ($\Delta R$) framework. Belief-R features sequences of premises designed to simulate scenarios where additional information could necessitate prior conclusions drawn by LMs. We evaluate $\sim$30 LMs across diverse prompting strategies and found that LMs generally struggle to appropriately revise their beliefs in response to new information. Further, models adept at updating often underperformed in scenarios without necessary updates, highlighting a critical trade-off. These insights underscore the importance of improving LMs' adaptiveness to changing information, a step toward more reliable AI systems.
• Abstract（参考訳）: テキストから推論する能力は、現実世界のNLPアプリケーションには不可欠である。 現実のシナリオは、しばしば不完全または進化的なデータを含む。 それに応じて、個人は自分の信念と理解を更新する。 しかし、既存の評価の多くは、言語モデル(LM)が一貫した情報で機能していると仮定している。 本稿では,LMの信念修正能力をテストするための新しいデータセットであるBelief-Rを紹介する。 このタスクは、人間が事前の推論を抑える方法にインスパイアされ、新しく提案されたデルタ推論(\Delta R$)フレームワーク内のLMを評価する。 Belief-Rは、LMによる事前の結論を必要とするシナリオをシミュレートするために設計された前提のシーケンスを特徴としている。 我々は,様々な促進戦略における$\sim$30 LMを評価し,新たな情報に反応して信念を適切に修正するのに苦慮していることがわかった。 さらに、更新に適したモデルは、必要な更新なしにシナリオで過小評価されることが多く、重要なトレードオフが強調される。 これらの洞察は、より信頼性の高いAIシステムへのステップである情報の変更に対するLMの適応性を改善することの重要性を強調している。

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