論文の概要: Beyond Instruction Following: Evaluating Inferential Rule Following of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08440v3
• Date: Thu, 17 Oct 2024 07:00:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 22:29:08.916286
• Title: Beyond Instruction Following: Evaluating Inferential Rule Following of Large Language Models
• Title（参考訳）: 命令の追従を超えて:大言語モデルの推論規則の追従を評価する
• Authors: Wangtao Sun, Chenxiang Zhang, XueYou Zhang, Xuanqing Yu, Ziyang Huang, Pei Chen, Haotian Xu, Shizhu He, Jun Zhao, Kang Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、安全で正確でインテリジェントな実世界のシナリオによって制御され、ガイドされるはずである。 LLMの推論規則追従能力を評価しようとする従来の研究は、推論規則追従のシナリオと命令追従のシナリオを区別することができない。 本稿では、まず、推論規則追従の概念を明らかにし、推論規則追従能力の多様化範囲を評価するための総合的なベンチマークであるルールベンチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.337295202341608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong ability, they are further supposed to be controlled and guided by in real-world scenarios to be safe, accurate, and intelligent. This demands the possession of capability of LLMs. However, no prior work has made a clear evaluation of the inferential rule-following capability of LLMs. Previous studies that try to evaluate the inferential rule-following capability of LLMs fail to distinguish the inferential rule-following scenarios from the instruction-following scenarios. Therefore, this paper first clarifies the concept of inferential rule-following and proposes a comprehensive benchmark, RuleBench, to evaluate a diversified range of inferential rule-following abilities. Our experimental results on a variety of LLMs show that they are still limited in following rules. Our analysis based on the evaluation results provides insights into the improvements for LLMs toward a better inferential rule-following intelligent agent. We further propose Inferential Rule-Following Tuning (IRFT). The experimental results show that through IRFT, LLMs can learn abstract rule-following abilities from purely synthetic data and then generalize to RuleBench. The data and code can be found at: https://anonymous.4open.science/r/llm-rule-following-B3E3/
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は強力な能力を示していますが、安全で正確でインテリジェントな現実のシナリオによって制御され、ガイドされることが求められています。 これにより、LLMの能力の保持が要求される。 しかし, LLMの推論規則追従能力について, 事前の検証は行われていない。 LLMの推論規則追従能力を評価しようとする従来の研究は、推論規則追従のシナリオと命令追従のシナリオを区別することができない。 そこで本研究では,まず,推論規則追従の概念を明確にし,推論規則追従能力の多様化範囲を評価するための総合的なベンチマークであるルールベンチを提案する。 各種LLMに関する実験結果から, 以下のルールで制限されていることが明らかとなった。 評価結果に基づく分析により,LLMの改良に関する知見が得られた。 さらに、IRFT(Inferential Rule-Following Tuning)を提案する。 実験の結果, LLMはIRFTにより, 純粋な合成データから抽象ルール追従能力を学習し, ルールベンチに一般化できることがわかった。 https://anonymous.4open.science/r/llm-rule-following-B3E3/

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