論文の概要: On Memorization of Large Language Models in Logical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23123v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 15:31:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:28:12.445943
• Title: On Memorization of Large Language Models in Logical Reasoning
• Title（参考訳）: 論理推論における大規模言語モデルの記憶について
• Authors: Chulin Xie, Yangsibo Huang, Chiyuan Zhang, Da Yu, Xinyun Chen, Bill Yuchen Lin, Bo Li, Badih Ghazi, Ravi Kumar,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、挑戦的な推論ベンチマークで優れたパフォーマンスを達成するが、基本的な推論ミスを発生させることもできる。 1つの仮説は、より高度でほぼ飽和した性能は、類似した問題の記憶が原因ではないかというものである。 微調整は暗記を重くするが,常に一般化性能を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.94164038947078
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) achieve good performance on challenging reasoning benchmarks, yet could also make basic reasoning mistakes. This contrasting behavior is puzzling when it comes to understanding the mechanisms behind LLMs' reasoning capabilities. One hypothesis is that the increasingly high and nearly saturated performance on common reasoning benchmarks could be due to the memorization of similar problems. In this paper, we systematically investigate this hypothesis with a quantitative measurement of memorization in reasoning tasks, using a dynamically generated logical reasoning benchmark based on Knights and Knaves (K&K) puzzles. We found that LLMs could interpolate the training puzzles (achieving near-perfect accuracy) after fine-tuning, yet fail when those puzzles are slightly perturbed, suggesting that the models heavily rely on memorization to solve those training puzzles. On the other hand, we show that while fine-tuning leads to heavy memorization, it also consistently improves generalization performance. In-depth analyses with perturbation tests, cross difficulty-level transferability, probing model internals, and fine-tuning with wrong answers suggest that the LLMs learn to reason on K&K puzzles despite training data memorization. This phenomenon indicates that LLMs exhibit a complex interplay between memorization and genuine reasoning abilities. Finally, our analysis with per-sample memorization score sheds light on how LLMs switch between reasoning and memorization in solving logical puzzles. Our code and data are available at https://memkklogic.github.io.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、挑戦的な推論ベンチマークで優れたパフォーマンスを達成するが、基本的な推論ミスを発生させることもできる。 LLMの推論能力の背後にあるメカニズムを理解するという点では、この対照的な振る舞いは困惑している。 1つの仮説は、共通の推論ベンチマークにおける高次かつほぼ飽和した性能は、類似した問題の記憶に起因する可能性があるというものである。 本論文では,この仮説を,Knights and Knaves(K&K)パズルに基づく動的に生成された論理的推論ベンチマークを用いて,推論タスクにおける記憶量の定量的測定により体系的に検討する。 LLMは微調整後のトレーニングパズル(ほぼ完全精度)を補間できるが、そのパズルがわずかに摂動すると失敗し、トレーニングパズルの解法は暗記に大きく依存していることが示唆された。 一方,微調整は暗記を重くするが,一貫した一般化性能も向上することを示す。 摂動試験,クロスコントラストレベルの伝達性,探索モデル内部,誤答による微調整などによる詳細な解析は,学習データ記憶にもかかわらず,LLMがK&Kパズルの推論を学ぶことを示唆している。 この現象は, LLMが記憶と真の推論能力の複雑な相互作用を示すことを示している。 最後に、サンプルごとの暗記スコアを用いた分析は、論理パズルの解法においてLLMが推論と暗記を切り替える方法に光を当てる。 私たちのコードとデータはhttps://memklogic.github.io.comで公開されています。

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