論文の概要: Randomly Sampled Language Reasoning Problems Reveal Limits of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02825v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 07:57:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 16:36:51.981001
• Title: Randomly Sampled Language Reasoning Problems Reveal Limits of LLMs
• Title（参考訳）: LLMにおけるランダムサンプリング言語推論問題
• Authors: Kavi Gupta, Kate Sanders, Armando Solar-Lezama,
• Abstract要約: 我々は,データセットリコールのリスクを回避しつつ,モデルの言語理解能力の測定を試みる。 決定論的有限オートマトン(DFA)により認識される言語タスクの多種族をパラメータ化する。 3 状態 DFA の驚くほど単純な設定であっても、LLM は言語認識と合成の両タスクにおいてパラメータ化されていない ngram モデルより劣ることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.146860674148044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Can LLMs pick up language structure from examples? Evidence in prior work seems to indicate yes, as pretrained models repeatedly demonstrate the ability to adapt to new language structures and vocabularies. However, this line of research typically considers languages that are present within common pretraining datasets, or otherwise share notable similarities with these seen languages. In contrast, in this work we attempt to measure models' language understanding capacity while circumventing the risk of dataset recall. We parameterize large families of language tasks recognized by deterministic finite automata (DFAs), and can thus sample novel language reasoning problems to fairly evaulate LLMs regardless of training data. We find that, even in the strikingly simple setting of 3-state DFAs, LLMs underperform unparameterized ngram models on both language recognition and synthesis tasks. These results suggest that LLMs struggle to match the ability of basic language models in recognizing and reasoning over languages that are sufficiently distinct from the ones they see at training time, underscoring the distinction between learning individual languages and possessing a general theory of language.
• Abstract（参考訳）: LLMは例から言語構造を拾えるか? 事前学習されたモデルは、新しい言語構造や語彙に適応する能力を繰り返し示している。 しかしながら、この研究の行は典型的には、一般的な事前訓練データセットに存在する言語や、それ以外はこれらの言語と顕著な類似点を共有している言語を考察する。 対照的に、本研究では、データセットリコールのリスクを回避しつつ、モデルの言語理解能力の測定を試みる。 決定論的有限オートマトン(DFA)によって認識される言語タスクの多種多様なファミリーをパラメータ化し,新しい言語推論問題をサンプル化して,トレーニングデータに関係なくLLMを適切に回避することができる。 3 状態 DFA の驚くほど単純な設定であっても、LLM は言語認識と合成の両方のタスクにおいて非パラメータ化 n グラムモデルの性能が劣ることがわかった。 これらの結果から, LLMは, 学習時に見る言語と十分に異なる言語を認識・推論する上で, 基礎言語モデルの能力に適合することが示唆された。

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