論文の概要: On the Role of Model Prior in Real-World Inductive Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13645v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 09:22:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:49:25.874875
• Title: On the Role of Model Prior in Real-World Inductive Reasoning
• Title（参考訳）: 実世界インダクティブ推論におけるモデル優先の役割について
• Authors: Zhuo Liu, Ding Yu, Hangfeng He,
• Abstract要約: 実世界のアプリケーションでは、Large Language Modelsの仮説生成はタスク固有のモデル先行によって形成される。 デモの除去は 仮説の質と 下流の使い方の損失を 最小限に抑える これらの知見は、LLMにおける仮説生成のダイナミクスの理解を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.962140902232628
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) show impressive inductive reasoning capabilities, enabling them to generate hypotheses that could generalize effectively to new instances when guided by in-context demonstrations. However, in real-world applications, LLMs' hypothesis generation is not solely determined by these demonstrations but is significantly shaped by task-specific model priors. Despite their critical influence, the distinct contributions of model priors versus demonstrations to hypothesis generation have been underexplored. This study bridges this gap by systematically evaluating three inductive reasoning strategies across five real-world tasks with three LLMs. Our empirical findings reveal that, hypothesis generation is primarily driven by the model's inherent priors; removing demonstrations results in minimal loss of hypothesis quality and downstream usage. Further analysis shows the result is consistent across various label formats with different label configurations, and prior is hard to override, even under flipped labeling. These insights advance our understanding of the dynamics of hypothesis generation in LLMs and highlight the potential for better utilizing model priors in real-world inductive reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は印象的な帰納的推論能力を示しており、コンテキスト内デモによってガイドされた場合、新しいインスタンスに効果的に一般化できる仮説を生成することができる。 しかし、現実の応用においては、LLMの仮説生成はこれらの実証によってのみ決定されるのではなく、タスク固有のモデル先行によって大きく形作られる。 それらの重要な影響にもかかわらず、仮説生成に対するモデル先行と実証の明確な貢献は過小評価されている。 本研究では,3つのLLMを用いた実世界の5つのタスクにおける3つの帰納的推論戦略を体系的に評価することにより,このギャップを埋める。 実験の結果,仮説生成は主にモデル固有の先行要因によって引き起こされることが明らかとなった。 さらに分析したところ、結果はラベル構成の異なる様々なラベルフォーマットで一致しており、前者はフリップしたラベル付け下であってもオーバーライドが難しい。 これらの知見は, LLMにおける仮説生成のダイナミクスの理解を深め, 実世界の帰納的推論タスクにおいて, モデル先行をうまく活用する可能性を強調している。

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