論文の概要: Not All LLM Reasoners Are Created Equal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01748v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 17:01:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 15:34:04.438506
• Title: Not All LLM Reasoners Are Created Equal
• Title（参考訳）: LLMのレゾネーターがすべて等しく作られているわけではない
• Authors: Arian Hosseini, Alessandro Sordoni, Daniel Toyama, Aaron Courville, Rishabh Agarwal,
• Abstract要約: 小学校数学におけるLLMの解答能力の深さについて検討する。 既存の数式語問題に対して,それらの性能を併用して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.236453890457476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We study the depth of grade-school math (GSM) problem-solving capabilities of LLMs. To this end, we evaluate their performance on pairs of existing math word problems together so that the answer to the second problem depends on correctly answering the first problem. Our findings reveal a significant reasoning gap in most LLMs, that is performance difference between solving the compositional pairs and solving each question independently. This gap is more pronounced in smaller, more cost-efficient, and math-specialized models. Moreover, instruction-tuning recipes and code generation have varying effects across LLM sizes, while finetuning on GSM can lead to task overfitting. Our analysis indicates that large reasoning gaps are not because of test-set leakage, but due to distraction from additional context and poor second-hop reasoning. Overall, LLMs exhibit systematic differences in their reasoning abilities, despite what their performance on standard benchmarks indicates.
• Abstract（参考訳）: 小学校数学(GSM)におけるLLMの問題解決能力について検討した。 そこで本研究では,既存の数語問題に対して,その解答が第1の問題を正しく解答することに依存するように,それらの性能を評価する。 その結果,ほとんどのLCMにおいて,合成ペアの解法と各問の解法との相違が顕著であることがわかった。 このギャップはより小さく、より費用効率が高く、数学に特化されたモデルで顕著である。 さらに、命令チューニングのレシピとコード生成はLLMのサイズによって異なる効果を持ち、GSMの微調整はタスクオーバーフィッティングにつながる可能性がある。 我々の分析では、大きな推論ギャップはテストセットのリークによるものではなく、追加のコンテキストからの逸脱と第2のホップ推論の欠如によるものであることが示唆された。 全体として、LLMは標準ベンチマークでのパフォーマンスが示すにもかかわらず、推論能力の体系的な違いを示す。

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