論文の概要: Harmonic Reasoning in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05521v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 11:28:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 15:00:05.333357
• Title: Harmonic Reasoning in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける調和推論
• Authors: Anna Kruspe,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) がいかに音楽的タスクに対処するかをよく理解し,その理由を考察する。 以上の結果から,LLMは音節間隔でうまく機能するが,和音や音階の認識など,より複雑な作業に苦慮していることが明らかとなった。 このことは、現在のLLM能力の明確な限界を指摘し、より良くする必要があるかを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4589372436314496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are becoming very popular and are used for many different purposes, including creative tasks in the arts. However, these models sometimes have trouble with specific reasoning tasks, especially those that involve logical thinking and counting. This paper looks at how well LLMs understand and reason when dealing with musical tasks like figuring out notes from intervals and identifying chords and scales. We tested GPT-3.5 and GPT-4o to see how they handle these tasks. Our results show that while LLMs do well with note intervals, they struggle with more complicated tasks like recognizing chords and scales. This points out clear limits in current LLM abilities and shows where we need to make them better, which could help improve how they think and work in both artistic and other complex areas. We also provide an automatically generated benchmark data set for the described tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は非常に人気があり、芸術における創造的なタスクを含む様々な目的に使われている。 しかしながら、これらのモデルは特定の推論タスク、特に論理的思考や数え上げに関わるタスクに支障をきたすことがある。 本稿では,LLMが音符を間隔から抽出し,和音や音階を識別するなど,音楽的タスクの理解と理性について考察する。 GPT-3.5 および GPT-4o を用いて,これらのタスクの処理方法について検討した。 以上の結果から,LLMは音節間隔でうまく機能するが,和音や音階の認識など,より複雑な作業に苦慮していることが明らかとなった。 このことは、現在のLLM能力の明確な限界を指摘し、それらをより良くする必要があるかを示し、芸術的および他の複雑な領域での考え方や働き方を改善するのに役立ちます。 また、記述されたタスクのベンチマークデータセットを自動生成する。

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