論文の概要: Reasoning or a Semblance of it? A Diagnostic Study of Transitive Reasoning in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20200v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 15:09:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:14:38.927679
• Title: Reasoning or a Semblance of it? A Diagnostic Study of Transitive Reasoning in LLMs
• Title（参考訳）: 共振器と連続体 : LLMにおける過渡共振器の診断
• Authors: Houman Mehrafarin, Arash Eshghi, Ioannis Konstas,
• Abstract要約: 我々は,2つの構成データセット(QASCとBamboogle)で事実を演算することで,LLaMA 2とFlan-T5という2つの大言語モデルの推論能力を評価する。 両モデルとも (a) を併用するが, Flan-T5 は LLaMA 2 よりもばらつきが小さい。 このことは、モデルが故意に関係のあるデータセットを微調整することで、推移性の理解を深める可能性があることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.805264893752154
• License:
• Abstract: Evaluating Large Language Models (LLMs) on reasoning benchmarks demonstrates their ability to solve compositional questions. However, little is known of whether these models engage in genuine logical reasoning or simply rely on implicit cues to generate answers. In this paper, we investigate the transitive reasoning capabilities of two distinct LLM architectures, LLaMA 2 and Flan-T5, by manipulating facts within two compositional datasets: QASC and Bamboogle. We controlled for potential cues that might influence the models' performance, including (a) word/phrase overlaps across sections of test input; (b) models' inherent knowledge during pre-training or fine-tuning; and (c) Named Entities. Our findings reveal that while both models leverage (a), Flan-T5 shows more resilience to experiments (b and c), having less variance than LLaMA 2. This suggests that models may develop an understanding of transitivity through fine-tuning on knowingly relevant datasets, a hypothesis we leave to future work.
• Abstract（参考訳）: 推論ベンチマークによる大規模言語モデル (LLM) の評価は、構成的問題を解く能力を示している。 しかし、これらのモデルが真の論理的推論に関与しているのか、あるいは答えを生成するために暗黙の手がかりに依存しているのかは分かっていない。 本稿では、2つの異なるLLMアーキテクチャであるLLaMA 2とFlan-T5の推移的推論能力について、QASCとBamboogleの2つの構成データセット内で事実を操作することによって検討する。 我々は、モデルの性能に影響を及ぼす可能性のある潜在的な手がかりを制御した。 a) 単語/フレーズは、テスト入力のセクション間で重複する。 b)事前訓練又は微調整中のモデル固有の知識 (c)名前付きエンティティ。 以上の結果から,両モデルとも有効であることが明らかとなった。 (a) Flan-T5 は実験に対してより弾力性を示す(b,b)。 c) LLaMA 2 よりも分散が小さい。 これは、モデルが、未知の関連するデータセットを微調整することで、トランジシティーの理解を深める可能性があることを示唆している。

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