論文の概要: Wait, that's not an option: LLMs Robustness with Incorrect Multiple-Choice Options

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00113v3
• Date: Mon, 02 Jun 2025 09:08:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 20:53:52.917907
• Title: Wait, that's not an option: LLMs Robustness with Incorrect Multiple-Choice Options
• Title（参考訳）: LLMs Robustness with Uncorrect Multiple-Choice Options
• Authors: Gracjan Góral, Emilia Wiśnios, Piotr Sankowski, Paweł Budzianowski,
• Abstract要約: 本研究は,LLMの命令追従能力と批判的推論とのバランスを評価するための新しいフレームワークを提案する。 トレーニング後のアライメントモデルでは,無効なオプションの選択がデフォルトとなることが多いが,ベースモデルでは,モデルサイズに合わせてスケールするリファリング機能が改善されている。 さらに、同様の指示追従バイアスを示す並列人間の研究を行い、これらのバイアスがアライメントに使用される人間のフィードバックデータセットを通してどのように伝播するかを示唆した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1184929769291294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work introduces a novel framework for evaluating LLMs' capacity to balance instruction-following with critical reasoning when presented with multiple-choice questions containing no valid answers. Through systematic evaluation across arithmetic, domain-specific knowledge, and high-stakes medical decision tasks, we demonstrate that post-training aligned models often default to selecting invalid options, while base models exhibit improved refusal capabilities that scale with model size. Our analysis reveals that alignment techniques, though intended to enhance helpfulness, can inadvertently impair models' reflective judgment--the ability to override default behaviors when faced with invalid options. We additionally conduct a parallel human study showing similar instruction-following biases, with implications for how these biases may propagate through human feedback datasets used in alignment. We provide extensive ablation studies examining the impact of model size, training techniques, and prompt engineering. Our findings highlight fundamental tensions between alignment optimization and preservation of critical reasoning capabilities, with important implications for developing more robust AI systems for real-world deployment.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 有意な回答を含まない複数選択質問を提示した場合に, 批判的推論と命令追従のバランスをとるためのLSMの能力を評価するための新しい枠組みを提案する。 算術的,ドメイン固有知識,高度な医学的意思決定タスクの体系的評価を通じて,学習後整列モデルのデフォルトが無効オプションの選択であるのに対して,ベースモデルはモデルサイズに合わせてスケールする拒否機能が改善されていることが実証された。 分析の結果,アライメント技術は,有効性を高めることを目的としているものの,不適切な選択肢に直面した場合のデフォルト動作をオーバーライドする能力であるモデルの反射的判断を不注意に損なう可能性があることがわかった。 さらに、同様の指示追従バイアスを示す並列人間の研究を行い、これらのバイアスがアライメントに使用される人間のフィードバックデータセットを通してどのように伝播するかを示唆した。 我々は,モデルサイズ,トレーニング技術,迅速なエンジニアリングの影響について,広範囲にわたるアブレーション研究を行っている。 我々の発見は、アライメント最適化と重要な推論能力の維持の基本的な緊張関係を強調し、現実世界のデプロイメントのためのより堅牢なAIシステムの開発に重要な意味を持つ。

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