論文の概要: MMLU-Pro+: Evaluating Higher-Order Reasoning and Shortcut Learning in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02257v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 19:31:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 21:27:46.220589
• Title: MMLU-Pro+: Evaluating Higher-Order Reasoning and Shortcut Learning in LLMs
• Title（参考訳）: MMLU-Pro+:LLMにおける高次推論とショートカット学習の評価
• Authors: Saeid Asgari Taghanaki, Aliasgahr Khani, Amir Khasahmadi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の既存のベンチマークは、パフォーマンスの高いモデル間の差別化にますます苦労している。 本稿では,MMLU-Proをベースとした,ショートカット学習と高次推論のための拡張ベンチマークであるMMLU-Pro+を紹介する。 以上の結果から,MMLU-Pro+はMMLU-Proの難易度を維持しつつ,より厳密なモデル判別試験を行っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3603377248944017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing benchmarks for large language models (LLMs) increasingly struggle to differentiate between top-performing models, underscoring the need for more challenging evaluation frameworks. We introduce MMLU-Pro+, an enhanced benchmark building upon MMLU-Pro to assess shortcut learning and higher-order reasoning in LLMs. By incorporating questions with multiple correct answers across diverse domains, MMLU-Pro+ tests LLMs' ability to engage in complex reasoning and resist simplistic problem-solving strategies. Our results show that MMLU-Pro+ maintains MMLU-Pro's difficulty while providing a more rigorous test of model discrimination, particularly in multi-correct answer scenarios. We introduce novel metrics like shortcut selection ratio and correct pair identification ratio, offering deeper insights into model behavior and anchoring bias. Evaluations of five state-of-the-art LLMs reveal significant performance gaps, highlighting variations in reasoning abilities and bias susceptibility. We release the dataset and evaluation codes at \url{https://github.com/asgsaeid/mmlu-pro-plus}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の既存のベンチマークは、パフォーマンスの高いモデル間の差別化にますます苦労しており、より困難な評価フレームワークの必要性を強調している。 LLMにおけるショートカット学習と高次推論を評価するために,MMLU-Proをベースとした拡張ベンチマークであるMMLU-Pro+を導入する。 MMLU-Pro+は、様々な領域にまたがる複数の正解の質問を組み込むことで、複雑な推論にLLMの能力をテストし、単純化された問題解決戦略に抵抗する。 以上の結果から,MMLU-Pro+はMMLU-Proの難易度を維持しつつ,モデル判別の厳密な検証を行ない,特に複数の正解シナリオにおいて行うことが示唆された。 ショートカット選択比や正しいペア識別比といった新しい指標を導入し、モデルの振る舞いとバイアスのアンカーについてより深い洞察を提供する。 最先端の5つのLCMの評価は、推論能力とバイアス感受性のばらつきを顕著に示し、大きなパフォーマンスギャップを浮き彫りにした。 データセットと評価コードは \url{https://github.com/asgsaeid/mmlu-pro-plus} で公開しています。

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