論文の概要: Analyzing Large language models chatbots: An experimental approach using a probability test

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12862v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 15:49:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 08:18:00.849501
• Title: Analyzing Large language models chatbots: An experimental approach using a probability test
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルチャットボットの分析:確率テストを用いた実験的検討
• Authors: Melise Peruchini, Julio Monteiro Teixeira,
• Abstract要約: 本研究は2つの異なる大言語モデル(LLM)を用いた探索実験を通じて行われた定性的な経験的研究から成る。 方法としては,確率問題で設計されたプロンプトに基づいて探索試験を行った。 認知心理学において広く認知されている「リンダ問題」は、この実験に特化して新たな問題である「マリー問題」の開発とともに、テスト作成の基礎として用いられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study consists of qualitative empirical research, conducted through exploratory tests with two different Large Language Models (LLMs) chatbots: ChatGPT and Gemini. The methodological procedure involved exploratory tests based on prompts designed with a probability question. The "Linda Problem", widely recognized in cognitive psychology, was used as a basis to create the tests, along with the development of a new problem specifically for this experiment, the "Mary Problem". The object of analysis is the dataset with the outputs provided by each chatbot interaction. The purpose of the analysis is to verify whether the chatbots mainly employ logical reasoning that aligns with probability theory or if they are more frequently affected by the stereotypical textual descriptions in the prompts. The findings provide insights about the approach each chatbot employs in handling logic and textual constructions, suggesting that, while the analyzed chatbots perform satisfactorily on a well-known probabilistic problem, they exhibit significantly lower performance on new tests that require direct application of probabilistic logic.
• Abstract（参考訳）: この研究は、2つの異なるLarge Language Models (LLM) チャットボット(ChatGPT)とGemini(Gemini)による探索実験を通じて行われた定性的実証研究から成っている。 方法としては,確率問題で設計されたプロンプトに基づいて探索試験を行った。 認知心理学において広く認知されている「リンダ問題」は、この実験に特化して新しい問題である「マリー問題」の開発とともに、テストを作成する基盤として使用された。 分析の対象は、各チャットボットのインタラクションによって提供されるアウトプットを備えたデータセットである。 本分析の目的は,チャットボットが確率論と整合する論理的推論を主に用いているか,あるいはプロンプトの典型的記述によってより頻繁に影響を受けるかを検証することである。 この結果から,各チャットボットが論理処理やテキスト構築に用いているアプローチについての知見が得られ,解析されたチャットボットはよく知られた確率論的問題に満足して機能する一方で,確率論的論理の直接適用を必要とする新しいテストにおいて,性能が著しく低下していることが示唆された。

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