論文の概要: Combining Induction and Transduction for Abstract Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02272v2
• Date: Sun, 17 Nov 2024 09:55:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:24.464080
• Title: Combining Induction and Transduction for Abstract Reasoning
• Title（参考訳）: 抽象推論のためのインダクションとトランスダクションの組み合わせ
• Authors: Wen-Ding Li, Keya Hu, Carter Larsen, Yuqing Wu, Simon Alford, Caleb Woo, Spencer M. Dunn, Hao Tang, Michelangelo Naim, Dat Nguyen, Wei-Long Zheng, Zenna Tavares, Yewen Pu, Kevin Ellis,
• Abstract要約: 我々は、誘導(潜伏関数の推論)と伝達(与えられたテスト入力に対するテスト出力を直接予測)のためにニューラルネットワークを訓練する。 我々のモデルは、LLMに推論される関数を指定するPythonコードを生成するように促すことで生成された合成データと、その関数への入力を生成するサブルーチンに基づいて訓練されている。 インダクティブモデルとトランスダクティブモデルは、同じ問題をトレーニングしているにもかかわらず、同じニューラルアーキテクチャを共有しているにもかかわらず、非常に異なる問題を解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.399370315305408
• License:
• Abstract: When learning an input-output mapping from very few examples, is it better to first infer a latent function that explains the examples, or is it better to directly predict new test outputs, e.g. using a neural network? We study this question on ARC, a highly diverse dataset of abstract reasoning tasks. We train neural models for induction (inferring latent functions) and transduction (directly predicting the test output for a given test input). Our models are trained on synthetic data generated by prompting LLMs to produce Python code specifying a function to be inferred, plus a stochastic subroutine for generating inputs to that function. We find inductive and transductive models solve very different problems, despite training on the same problems, and despite sharing the same neural architecture.
• Abstract（参考訳）: ごく少数の例からインプット・アウトプットマッピングを学ぶとき、まず例を説明する潜在関数を推論した方がよいのか、それともニューラルネットワークを使って新しいテスト出力を直接予測した方がよいのか? 本稿では,抽象的推論タスクの多種多様なデータセットであるARCについて考察する。 我々は、帰納的関数(潜在関数)と帰納的関数(与えられたテスト入力に対するテスト出力を直接予測する)のためのニューラルネットワークを訓練する。 我々のモデルは、LLMに推論すべき関数を指定するPythonコードを生成するように促すことで生成された合成データと、その関数への入力を生成する確率的なサブルーチンに基づいて訓練されている。 インダクティブモデルとトランスダクティブモデルは、同じ問題をトレーニングしているにもかかわらず、同じニューラルアーキテクチャを共有しているにもかかわらず、非常に異なる問題を解決する。

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