論文の概要: Step-by-Step Reasoning to Solve Grid Puzzles: Where do LLMs Falter?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14790v2
• Date: Fri, 4 Oct 2024 04:58:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:27:32.149182
• Title: Step-by-Step Reasoning to Solve Grid Puzzles: Where do LLMs Falter?
• Title（参考訳）: グリッドパズル解決のためのステップバイステップ推論: LLMはFalterとは?
• Authors: Nemika Tyagi, Mihir Parmar, Mohith Kulkarni, Aswin RRV, Nisarg Patel, Mutsumi Nakamura, Arindam Mitra, Chitta Baral,
• Abstract要約: 複雑度が異なる274のグリッドベースパズルからなる評価データセットであるGridPuzzleを開発した。 第2に, GPT-4, Claude-3, Gemini, Mistral, Llama-2 など LLM の推論鎖を手動で解析した新しい誤り分類法を提案する。 第3に、大規模主観的評価のためのLLMベースのフレームワーク(すなわち、誤りを特定する)と客観的な指標であるPuzzleEvalを開発し、推論連鎖の正しさを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.14795256060537
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Solving grid puzzles involves a significant amount of logical reasoning. Hence, it is a good domain to evaluate the reasoning capability of a model which can then guide us to improve the reasoning ability of models. However, most existing works evaluate only the final predicted answer of a puzzle, without delving into an in-depth analysis of the LLMs' reasoning chains (such as where they falter) or providing any finer metrics to evaluate them. Since LLMs may rely on simple heuristics or artifacts to predict the final answer, it is crucial to evaluate the generated reasoning chain beyond overall correctness measures, for accurately evaluating the reasoning abilities of LLMs. To this end, we first develop GridPuzzle, an evaluation dataset comprising 274 grid-based puzzles with different complexities. Second, we propose a new error taxonomy derived from manual analysis of reasoning chains from LLMs including GPT-4, Claude-3, Gemini, Mistral, and Llama-2. Then, we develop an LLM-based framework for large-scale subjective evaluation (i.e., identifying errors) and an objective metric, PuzzleEval, to evaluate the correctness of reasoning chains. Evaluating reasoning chains from LLMs leads to several interesting findings. We further show that existing prompting methods used for enhancing models' reasoning abilities do not improve performance on GridPuzzle. This highlights the importance of understanding fine-grained errors and presents a challenge for future research to enhance LLMs' puzzle-solving abilities by developing methods that address these errors. Data and source code are available at https://github.com/Mihir3009/GridPuzzle.
• Abstract（参考訳）: グリッドパズルを解くには、かなりの量の論理的推論が必要となる。 したがって、モデルの推論能力を評価することは良いドメインであり、モデルの推論能力を改善するために私たちを導くことができる。 しかし、既存のほとんどの研究は、LLMの推論連鎖の詳細な分析(例えば、その分岐点など)を掘り下げたり、それらを評価するためのより詳細な指標を提供することなく、パズルの最終的な解のみを評価する。 LLMは単純なヒューリスティックやアーティファクトに頼って最終解を予測できるため、LLMの推論能力を正確に評価するためには、全体的な正当性測定以上の推論連鎖を評価することが重要である。 この目的のために、まずGridPuzzleを開発した。これは、複雑度が異なる274のグリッドベースのパズルからなる評価データセットである。 第2に, GPT-4, Claude-3, Gemini, Mistral, Llama-2 など LLM の推論鎖を手動で解析した新しい誤り分類法を提案する。 そこで我々は,大規模主観的評価(すなわち誤りの特定)のためのLLMベースのフレームワークと客観的な指標であるPuzzleEvalを開発し,推論連鎖の正しさを評価する。 LLMから推論鎖を評価することは、いくつかの興味深い発見につながる。 さらに、モデルの推論能力を向上させるために使われている既存のプロンプト手法は、GridPuzzleの性能を向上しないことを示す。 このことは、細粒度エラーを理解することの重要性を強調し、これらのエラーに対処する手法を開発することにより、LLMのパズル解決能力を高めるための今後の研究課題を示す。 データとソースコードはhttps://github.com/Mihir3009/GridPuzzle.comで入手できる。

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