論文の概要: A NotSo Simple Way to Beat Simple Bench

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12173v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 16:04:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:01:53.756062
• Title: A NotSo Simple Way to Beat Simple Bench
• Title（参考訳）: シンプルベンチに勝てる簡単な方法(動画あり)
• Authors: Soham Sane, Angus McLean,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における推論能力向上のための新しい枠組みを提案する。 モデル精度とロバスト性を改善するために,グローバルな整合性チェックと組み合わせたマルチステッププロンプト戦略を提案する。 クロードは論理的整合性を維持するのに優れ, GPT-4oは探索的創造性を示すが, 曖昧なプロンプトに苦しむ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper presents a novel framework for enhancing reasoning capabilities in large language models (LLMs) by leveraging iterative reasoning and feedback-driven methodologies. Building on the limitations identified in the SimpleBench benchmark, a dataset designed to evaluate logical coherence and real-world reasoning, we propose a multi-step prompting strategy coupled with global consistency checks to improve model accuracy and robustness. Through comparative analysis of state-of-the-art models, including Claude 3 Opus, Claude 3.5, GPT- 4o, and o1-preview, we demonstrate that iterative reasoning significantly enhances model performance, with improvements observed in both standard accuracy metrics (AVG@5) and a newly introduced metric, Extreme Averaging (EAG@5). Our results reveal model-specific strengths: Claude excels in maintaining logical consistency, while GPT-4o exhibits exploratory creativity but struggles with ambiguous prompts. By analyzing case studies and identifying gaps in spatial and temporal reasoning, we highlight areas for further refinement. The findings underscore the potential of structured reasoning frameworks to address inherent model limitations, irrespective of pretraining methodologies. This study lays the groundwork for integrating dynamic feedback mechanisms, adaptive restart strategies, and diverse evaluation metrics to advance LLM reasoning capabilities across complex and multi-domain problem spaces.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における推論能力向上のための,反復的推論とフィードバック駆動手法を活用する新しいフレームワークを提案する。 論理的コヒーレンスと実世界の推論を評価するために設計されたデータセットであるSimpleBenchベンチマークで特定された制約に基づいて、モデル精度とロバスト性を改善するために、グローバルな一貫性チェックと組み合わせたマルチステッププロンプト戦略を提案する。 Claude 3 Opus, Claude 3.5, GPT-4o, o1-previewなどの最先端モデルの比較分析を通じて,反復推論がモデル性能を大幅に向上させることを示す。 クロードは論理的整合性を維持するのに優れ, GPT-4oは探索的創造性を示すが, 曖昧なプロンプトに苦しむ。 ケーススタディを分析し,空間的および時間的推論におけるギャップを識別することにより,さらなる改善に向けた領域を明らかにする。 この結果は、事前学習の方法論にかかわらず、固有のモデル制限に対処する構造的推論フレームワークの可能性を強調している。 本研究は, 動的フィードバック機構, 適応再起動戦略, 多様な評価指標を統合し, 複雑・多領域問題空間にまたがるLLM推論能力を向上させるための基礎研究である。

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