論文の概要: Aligning with Logic: Measuring, Evaluating and Improving Logical Preference Consistency in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02205v3
• Date: Sun, 09 Feb 2025 17:13:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 17:38:00.569674
• Title: Aligning with Logic: Measuring, Evaluating and Improving Logical Preference Consistency in Large Language Models
• Title（参考訳）: 論理との整合性:大規模言語モデルにおける論理的選好一貫性の測定・評価・改善
• Authors: Yinhong Liu, Zhijiang Guo, Tianya Liang, Ehsan Shareghi, Ivan Vulić, Nigel Collier,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、信頼できる意思決定システムをサポートするために予測可能で信頼性が高いと期待されている。 本研究では、より信頼性の高いLLMシステムを構築するための基本的な要件として、論理的選好整合性を検討する。 一貫性の向上はLLM駆動論理ベースのアルゴリズムの性能向上につながることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.558429029429863
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are expected to be predictable and trustworthy to support reliable decision-making systems. Yet current LLMs often show inconsistencies in their judgments. In this work, we examine logical preference consistency as a foundational requirement for building more dependable LLM systems, ensuring stable and coherent decision-making while minimizing erratic or contradictory outputs. To quantify the logical preference consistency, we propose a universal evaluation framework based on three fundamental properties: transitivity, commutativity and negation invariance. Through extensive experimentation across diverse LLMs, we demonstrate that these properties serve as strong indicators of judgment robustness. Furthermore, we introduce a data refinement and augmentation technique, REPAIR, that enhances logical consistency while maintaining alignment with human preferences. Finally, we show that improving consistency leads to better performance in LLM-driven logic-based algorithms, reinforcing stability and coherence in decision-making systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、信頼できる意思決定システムをサポートするために予測可能で信頼性が高いと期待されている。 しかし、現在のLSMは、しばしば彼らの判断に矛盾を示す。 本研究では,より信頼性の高いLLMシステムを構築するための基本条件として論理的選好整合性を検討した。 論理的選好の一貫性を定量的に評価するために, 推移性, 可換性, 否定不変性という3つの基本特性に基づく普遍的評価フレームワークを提案する。 多様なLDMの広範な実験を通して、これらの特性が判定堅牢性の強い指標であることを示す。 さらに,人間の嗜好の整合性を維持しつつ論理的整合性を高めるデータ洗練・拡張手法であるREPAIRを導入する。 最後に, 整合性の向上は, LLM駆動論理に基づくアルゴリズムの性能向上に寄与し, 意思決定システムの安定性とコヒーレンスを向上することを示す。

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