論文の概要: Evaluating the Correctness of Inference Patterns Used by LLMs for Judgment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09083v2
• Date: Tue, 20 May 2025 15:29:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:51.437591
• Title: Evaluating the Correctness of Inference Patterns Used by LLMs for Judgment
• Title（参考訳）: LLMによる判断用推論パターンの正確性の評価
• Authors: Lu Chen, Yuxuan Huang, Yixing Li, Dongrui Liu, Qihan Ren, Shuai Zhao, Kun Kuang, Zilong Zheng, Quanshi Zhang,
• Abstract要約: 我々は,LLMの詳細な推論パターンの正確さを,その正しい出力の裏側で評価した。 実験により、言語生成結果が正しそうであっても、LLMが法的な判断に用いた推論パターンのかなりの部分は、誤解を招く論理や無関係な論理を表す可能性があることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.17596274334017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a method to analyze the inference patterns used by Large Language Models (LLMs) for judgment in a case study on legal LLMs, so as to identify potential incorrect representations of the LLM, according to human domain knowledge. Unlike traditional evaluations on language generation results, we propose to evaluate the correctness of the detailed inference patterns of an LLM behind its seemingly correct outputs. To this end, we quantify the interactions between input phrases used by the LLM as primitive inference patterns, because recent theoretical achievements have proven several mathematical guarantees of the faithfulness of the interaction-based explanation. We design a set of metrics to evaluate the detailed inference patterns of LLMs. Experiments show that even when the language generation results appear correct, a significant portion of the inference patterns used by the LLM for the legal judgment may represent misleading or irrelevant logic.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LLMの潜在的不正確な表現を人間のドメイン知識に従って特定するために,LLMのケーススタディにおいて,Large Language Models (LLMs) が用いた推論パターンを解析する手法を提案する。 言語生成結果の従来の評価とは異なり,LLMの詳細な推論パターンの正確さを,その正確さの裏側で評価することを提案する。 この目的のために、LLMが使用する入力句間の相互作用を原始的推論パターンとして定量化する。 LLMの詳細な推論パターンを評価するために,一連のメトリクスを設計する。 実験により、言語生成結果が正しそうであっても、LLMが法的な判断に用いた推論パターンのかなりの部分は、誤解を招く論理や無関係な論理を表現していることが示された。

関連論文リスト

• Sound and Complete Neurosymbolic Reasoning with LLM-Grounded Interpretations [7.81820080453498]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において印象的な能力を示している。 パラ一貫性論理に対する形式的意味論の解釈関数に LLM を直接統合する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-13T19:05:43Z)
• MoRE-LLM: Mixture of Rule Experts Guided by a Large Language Model [54.14155564592936]
  大規模言語モデル(MoRE-LLM)によるルールエキスパートの混合を提案する。 MoRE-LLMは、トレーニング中の局所的なルールベースのサロゲートの発見と、それらの分類タスクの利用を操縦する。 LLMはルールを修正・コンテキスト化することで、ルールのドメイン知識の整合性を高める役割を担います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T11:09:21Z)
• Is LLM an Overconfident Judge? Unveiling the Capabilities of LLMs in Detecting Offensive Language with Annotation Disagreement [22.992484902761994]
  本研究では,攻撃言語検出における多言語モデル(LLM)の性能を系統的に評価する。 本研究では,二項分類の精度を分析し,モデル信頼度と人的不一致度の関係を検証し,不一致サンプルがモデル決定にどう影響するかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T07:14:26Z)
• Aligning with Logic: Measuring, Evaluating and Improving Logical Consistency in Large Language Models [31.558429029429863]
  我々は,より信頼性が高く信頼性の高いシステムのための前提条件として,Large Language Models (LLM) の論理的一貫性について検討する。 まず、推移性、可換性、否定不変性という3つの基本的なプロキシを通して論理的一貫性を定量化する普遍的枠組みを提案する。 次に,LLMの定義値を用いて論理的整合性を評価し,総合的ロバスト性のための強力なプロキシとして機能できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T04:34:04Z)
• Proof of Thought : Neurosymbolic Program Synthesis allows Robust and Interpretable Reasoning [1.3003982724617653]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらしたが、一貫性のない推論に苦戦している。 本研究では,LLM出力の信頼性と透明性を高めるフレームワークであるProof of Thoughtを紹介する。 主な貢献は、論理的整合性を高めるためのソート管理を備えた堅牢な型システム、事実的知識と推論的知識を明確に区別するための規則の明示である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T18:35:45Z)
• Logic-Enhanced Language Model Agents for Trustworthy Social Simulations [3.5083201638203154]
  本研究では,人間のインタラクションモデルとしてのゲーム理論シナリオにおける意思決定に焦点を当てた。 本稿では,社会シミュレーションの信頼性を高める新しいアプローチである論理強化言語モデルエージェント(LELMA)フレームワークを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T18:25:35Z)
• Through the Thicket: A Study of Number-Oriented LLMs derived from Random Forest Models [0.0]
  大規模言語モデル (LLM) はテキスト処理において例外的な性能を示した。 本稿では,ランダムフォレスト(RF)アンサンブルからの知識伝達を用いたLLMの学習手法を提案する。 我々は、細調整のためのアウトプットを生成し、その決定を分類し、説明するモデルの能力を高めます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T13:31:51Z)
• Cycles of Thought: Measuring LLM Confidence through Stable Explanations [53.15438489398938]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なベンチマークで人間レベルの精度に到達し、さらに超えることができるが、不正確な応答における過度な自信は、依然として十分に文書化された障害モードである。 本稿では,LLMの不確実性を測定するためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T16:35:30Z)
• Decompose and Aggregate: A Step-by-Step Interpretable Evaluation Framework [75.81096662788254]
  大規模言語モデル(LLM)はスケーラブルで経済的な評価指標である。 これらの評価者がどの程度信頼できるかという問題は、重要な研究課題として浮上している。 本稿では,デコンプリートとアグリゲートを提案し,その評価プロセスを教育実践に基づいて異なる段階に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T08:12:30Z)
• Quantifying In-Context Reasoning Effects and Memorization Effects in LLMs [101.51435599249234]
  大規模言語モデル (LLM) が用いた, 正確な記憶と文脈内推論効果を定義し, 定量化するための公理系を提案する。 具体的には,公理系により,記憶効果を基礎記憶効果とカオス記憶効果に分類することができる。 実験により, 暗記効果と文脈内推論効果の明確な乱れが, LLMによって符号化された詳細な推論パターンの簡易な検証を可能にした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T08:51:03Z)
• Argumentative Large Language Models for Explainable and Contestable Decision-Making [13.045050015831903]
  大規模言語モデル (LLMs) は意思決定において有望な候補である。 それらは、説明可能で競合可能なアウトプットを確実に提供できないため、制限されている。 議論フレームワークを構築するために LLM を利用する手法である 引数 LLM を導入する。 クレーム検証の意思決定タスクにおいて,議論的LLMの有効性を実験的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T13:12:28Z)
• Characterizing Truthfulness in Large Language Model Generations with Local Intrinsic Dimension [63.330262740414646]
  大規模言語モデル(LLM)から生成されたテキストの真偽を特徴付ける方法と予測法について検討する。 モデルアクティベーションの局所固有次元 (LID) を用いて, 内部アクティベーションを調査し, LLMの真偽を定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T04:56:21Z)
• LLMs for Relational Reasoning: How Far are We? [8.840750655261251]
  大規模言語モデル(LLM)は、下流タスクで最先端のパフォーマンスを達成することで、多くの領域に革命をもたらした。 近年の取り組みにより,LSMは逐次決定問題の解決に乏しいことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T08:22:52Z)
• LogicAsker: Evaluating and Improving the Logical Reasoning Ability of Large Language Models [63.14196038655506]
  大規模言語モデル(LLM)の論理的推論能力を評価・拡張するための新しいアプローチであるLogicAskerを紹介する。 提案手法は, LLMが論理規則を学習する際の大きなギャップを明らかにし, 異なるモデル間で29%から90%の推論失敗を識別する。 GPT-4oのようなモデルにおける論理的推論を最大5%向上させることで、これらの知見を活用して、ターゲットとなる実演例と微調整データを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-01T13:53:53Z)
• CLOMO: Counterfactual Logical Modification with Large Language Models [109.60793869938534]
  本稿では,新しいタスク,CLOMO(Counterfactual Logical Modification)と高品質な人間アノテーションベンチマークを紹介する。 このタスクでは、LLMは所定の論理的関係を維持するために、与えられた議論的テキストを順応的に変更しなければなりません。 LLMの自然言語出力を直接評価する革新的な評価指標である自己評価スコア(SES)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T08:29:54Z)
• Enhancing Logical Reasoning in Large Language Models to Facilitate Legal Applications [4.062485135201161]
  大規模言語モデル(LLM)は人間の言語理解と生成をエミュレートしようとするが、論理的推論におけるその能力は限られている。 LLMに論理的推論を効果的に教えるにはどうすればよいのか? 論理的推論におけるLLMの能力の強化に焦点をあてて、法やその他の論理的な分野における適用性の拡大を目指す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T01:51:50Z)
• Are Large Language Models Reliable Judges? A Study on the Factuality Evaluation Capabilities of LLMs [8.526956860672698]
  大きな言語モデル(LLM)は、その顕著な能力のために注目を集めている。 本研究では,テキスト生成モデルにより生成された要約における事実整合性の信頼性評価としてのLCMの可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T17:42:45Z)
• Improving Large Language Models in Event Relation Logical Prediction [33.88499005859982]
  イベント関係抽出は、綿密な意味的理解と厳密な論理的推論を必要とする課題である。 本稿では,イベント関連論理の理解と適用におけるLLMの能力について,詳細な調査を行う。 本研究により,LLMは論理的に一貫した推論子ではないことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T14:53:06Z)
• Towards LogiGLUE: A Brief Survey and A Benchmark for Analyzing Logical Reasoning Capabilities of Language Models [56.34029644009297]
  大規模言語モデル(LLM)は、形式的知識表現(KR)システムの様々な制限を克服する能力を示した。 LLMは誘導的推論において最も優れているが、誘導的推論では最も効果が低い。 モデルの性能を評価するため,シングルタスクトレーニング,マルチタスクトレーニング,および「チェーンオブ思考」知識蒸留細調整技術について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T01:00:50Z)
• Exploring Self-supervised Logic-enhanced Training for Large Language Models [59.227222647741094]
  本稿では,自己指導型ポストトレーニングによる論理的知識の活用の可能性について検討する。 我々はMERItの自己回帰的目的変数を考案し、パラメータサイズが30億から13億の2つのLLM系列、すなわちFLAN-T5とLLaMAと統合する。 2つの挑戦的な論理的推論ベンチマークの結果は、LogicLLMの有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T06:13:10Z)
• ThinkSum: Probabilistic reasoning over sets using large language models [18.123895485602244]
  本稿では,2段階の確率的推論パラダイムであるThinkSumを提案する。 我々は,LLM評価タスクのBIGベンチスイートにおけるThinkSumの可能性とメリットを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T00:34:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。