論文の概要: IDEA: Enhancing the Rule Learning Ability of Large Language Model Agent through Induction, Deduction, and Abduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10455v5
• Date: Thu, 19 Dec 2024 05:45:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:27:41.579526
• Title: IDEA: Enhancing the Rule Learning Ability of Large Language Model Agent through Induction, Deduction, and Abduction
• Title（参考訳）: IDEA: 大規模言語モデルエージェントの誘導, 推論, アブダクションによるルール学習能力の向上
• Authors: Kaiyu He, Mian Zhang, Shuo Yan, Peilin Wu, Zhiyu Zoey Chen,
• Abstract要約: 対話型環境下での大規模言語モデルのルール学習能力を評価するためにRULEARNを導入する。 誘導, 誘引, アブダクションのプロセスを統合する新しい推論フレームワークであるIDEAを提案する。 5つの代表的なLCMを含むIDEAフレームワークの評価は,ベースラインよりも大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.961279440272764
• License:
• Abstract: While large language models (LLMs) have been thoroughly evaluated for deductive and inductive reasoning, their proficiency in holistic rule learning in interactive environments remains less explored. We introduce RULEARN, a novel benchmark to assess the rule-learning abilities of LLM agents in interactive settings. In RULEARN, agents strategically interact with simulated environments to gather observations, discern patterns, and solve complex problems. To enhance the rule-learning capabilities for LLM agents, we propose IDEA, a novel reasoning framework that integrates the process of Induction, Deduction, and Abduction. The IDEA agent generates initial hypotheses from limited observations through abduction, devises plans to validate these hypotheses or leverages them to solve problems via deduction, and refines previous hypotheses through induction, dynamically establishing and applying rules that mimic human rule-learning behaviors. Our evaluation of the IDEA framework, which involves five representative LLMs, demonstrates significant improvements over the baseline. Furthermore, our study with human participants reveals notable discrepancies in rule-learning behaviors between humans and LLMs. We believe our benchmark will serve as a valuable and challenging resource, and IDEA will provide crucial insights for the development of LLM agents capable of human-like rule learning in real-world scenarios. Our code and data is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は帰納的推論や帰納的推論のために徹底的に評価されているが, 対話型環境における全体論的ルール学習の習熟度は未だ明らかになっていない。 対話型環境下でのLLMエージェントのルール学習能力を評価するための新しいベンチマークであるRULEARNを紹介する。 RULEARNでは、エージェントはシミュレートされた環境と戦略的に相互作用し、観察、パターンの識別、複雑な問題の解決を行う。 LLMエージェントのルール学習能力を高めるために,誘導,誘引,アブダクションのプロセスを統合する新しい推論フレームワークであるIDEAを提案する。 IDEAエージェントは、誘拐によって限られた観測から初期仮説を生成し、これらの仮説を検証または活用し、推論を介して問題を解決し、誘導によって以前の仮説を洗練し、人間のルール学習行動を模倣するルールを動的に確立し、適用する計画を立てる。 5つの代表的なLCMを含むIDEAフレームワークの評価は,ベースラインよりも大幅に改善されている。 さらに、本研究は、人間とLLM間のルール学習行動に顕著な相違があることを明らかにした。 IDEAは実世界のシナリオで人間のようなルール学習が可能なLLMエージェントの開発に重要な洞察を提供するでしょう。 私たちのコードとデータは公開されています。

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