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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02825v5
• Date: Tue, 27 May 2025 00:11:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 14:37:19.11341
• Title: Randomly Sampled Language Reasoning Problems Explain Limits of LLMs
• Title（参考訳）: ランダムサンプリング言語推論問題 LLM の限界を明示する
• Authors: Kavi Gupta, Kate Sanders, Armando Solar-Lezama,
• Abstract要約: LLMは機械学習の分野に革命をもたらした。 彼らは計画が不十分で、誤った答えを幻覚し、同じタスクのあまり標準的でないバージョンのパフォーマンスを低下させ、様々な特定のプロンプトで誤って答えることが知られている。 本稿では,LLMの低性能要因としてノベルティの分離を試みる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.146860674148044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While LLMs have revolutionized the field of machine learning due to their high performance across a range of tasks, they are known to perform poorly in planning, hallucinate false answers, have degraded performance on less canonical versions of the same task, and answer incorrectly on a variety of specific prompts. There are several emerging theories of LLM performance with some predictive power, among them that LLMs lack world modeling ability, that they have an undesirable bias towards an autoregressive prior, and that they perform less well on more novel problems. The existing literature on novelty has focused on tasks of relatively high complexity, studying perturbations of canonical but complex problems. In this paper, we attempt to isolate novelty as a factor in LLM underperformance. To this end, we consider an extremely simple domain: next token prediction on simple language tasks. The twist is that these language tasks are unseen, as they are randomly drawn from a large, parsimoniously defined set of languages arising from simple grammar rules. This allows us to isolate the effect of task novelty and see if it is sufficient to explain low performance. We find that LLMs uniformly underperform n-gram models (which do not have the capacity for world modeling) on these tasks, both when used as next token predictors and as reasoners.
• Abstract（参考訳）: LLMは、さまざまなタスクにわたる高いパフォーマンスのために機械学習の分野に革命をもたらしたが、計画や幻覚的な誤答、同じタスクのあまり標準的でないバージョンのパフォーマンスの低下、さまざまな特定のプロンプトの誤答などが知られている。 LLMのパフォーマンスにはいくつかの予測力があるが、その中には世界モデリング能力の欠如、自己回帰的先行に対する望ましくない偏見があり、より新しい問題にはあまりうまく対応していない、といういくつかの新しい理論がある。 既存のノベルティに関する文献は、標準的だが複雑な問題の摂動を研究するために、比較的複雑なタスクに焦点を合わせてきた。 本稿では,LLMアンダーパフォーマンスの要因として,新規性を分離しようと試みる。 この目的のために、我々は非常に単純なドメインを考える: 単純な言語タスクにおける次のトークン予測。 ツイストは、これらの言語タスクは、単純な文法規則から生じる大きな、同義的に定義された言語の集合からランダムに引き出されるため、目に見えないことである。 これにより、タスクの新規性の影響を分離し、低パフォーマンスを説明するのに十分かどうかを確認することができる。 LLMは、次のトークン予測器や推論器として使用する場合、これらのタスクにおいて、n-gramモデル(ワールドモデリングの能力を持たない)を均一に過小評価する。

関連論文リスト

• Can Language Models Learn Typologically Implausible Languages? [62.823015163987996]
  人間の言語にまたがる文法的特徴は、人間の学習バイアスに起因する興味深い相関関係を示している。 言語モデル(LM)が言語普遍性におけるドメイン一般学習バイアスの役割をよりよく決定する方法について論じる。 本研究は,英語(頭初期)と日本語(頭最終)の超自然主義的だが反実的なバージョンを用いて,LMを試験する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T20:40:01Z)
• How Do Multilingual Language Models Remember Facts? [50.13632788453612]
  これまでに同定された英語のリコール機構が多言語文脈に適用可能であることを示す。 我々は、リコール中の言語の役割をローカライズし、エンリッチメントが言語に依存しないことを発見した。 デコーダのみのLLMでは、FVは2つの異なる段階でこれらの2つの情報を構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T11:39:34Z)
• LLM The Genius Paradox: A Linguistic and Math Expert's Struggle with Simple Word-based Counting Problems [28.72485319617863]
  LLMは、人間が扱いやすいようないくつかの基本的なタスク、例えば単語トラウベリーの文字数rを数えるのに苦労する。 我々は,高度な数学的およびコーディング推論能力の伝達可能性について,特殊なLCMから単純なカウントタスクまでの測定を行う。 微調整や文脈内学習といった戦略と比較すると、係り受け推論はLLMのタスクをより知覚するのに役立つ最も堅牢で効率的な方法であることがわかる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T04:17:16Z)
• Large Language Models are Easily Confused: A Quantitative Metric, Security Implications and Typological Analysis [5.029635172046762]
  言語融合(Language Confusion)とは、大言語モデル(LLM)が所望の言語でもなく、文脈的に適切な言語でもテキストを生成する現象である。 我々は,この混乱を計測し定量化するために設計された,新しい計量であるLanguage Confusion Entropyを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T05:43:30Z)
• Order Matters in Hallucination: Reasoning Order as Benchmark and Reflexive Prompting for Large-Language-Models [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、その誕生以来、様々な学術分野や産業分野にまたがって大きな注目を集めてきた。 LLMはしばしば「ハロシン化問題」に悩まされるが、出力は文法的にも論理的にも一貫性があり、事実の正確性に欠ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T14:34:32Z)
• SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning [70.21358720599821]
  大規模言語モデル(LLM)は、適切な自然言語プロンプトを提供する際に、多様なタスクを解決するという約束を持っている。 学生LLMからタスク固有の入出力ペアを合成する多段階メカニズムであるSELF-GUIDEを提案する。 ベンチマークの指標から,分類タスクに約15%,生成タスクに18%の絶対的な改善を報告した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T04:41:58Z)
• Understanding and Mitigating Language Confusion in LLMs [76.96033035093204]
  我々は,既存の英語および多言語プロンプトを用いた15の型的多様言語の評価を行った。 Llama Instruct と Mistral のモデルでは,言語的混乱の度合いが高いことがわかった。 言語混乱は,数発のプロンプト,多言語SFT,選好調整によって部分的に緩和できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T17:03:51Z)
• Crosslingual Capabilities and Knowledge Barriers in Multilingual Large Language Models [62.91524967852552]
  大規模言語モデル(LLM)は、多言語コーパスの事前訓練のため、一般的に多言語である。 しかし、これらのモデルは言語間で対応する概念を関連付けることができ、効果的にクロスランガルなのでしょうか? 本研究は,言語横断的課題に関する6つの技術 LLM の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-23T15:15:17Z)
• Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。 本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:08:09Z)
• How do Large Language Models Handle Multilingualism? [81.15060972112563]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)が多言語モデルをどのように扱うかを検討する。 LLMはまずクエリを理解し、タスク解決のために多言語入力を英語に変換する。 中間層では、英語を思考に用い、自己意識とフィードフォワード構造を持つ多言語知識を取り入れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T02:55:26Z)
• Rethinking Interpretability in the Era of Large Language Models [76.1947554386879]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにまたがる顕著な機能を示している。 自然言語で説明できる能力により、LLMは人間に与えられるパターンのスケールと複雑さを拡大することができる。 これらの新しい機能は、幻覚的な説明や膨大な計算コストなど、新しい課題を提起する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T17:38:54Z)
• How Proficient Are Large Language Models in Formal Languages? An In-Depth Insight for Knowledge Base Question Answering [52.86931192259096]
  知識ベース質問回答(KBQA)は,知識ベースにおける事実に基づいた自然言語質問への回答を目的としている。 最近の研究は、論理形式生成のための大規模言語モデル(LLM)の機能を活用して性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T09:27:50Z)
• Are Large Language Models Temporally Grounded? [38.481606493496514]
  文章を記述したLarge Language Model (LLM) を提供する。 イベントの構造と持続時間に関する常識的な知識に関して、それらを調査する。 これらの能力を反映した3つの課題に対して,最先端のLCMを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T18:57:15Z)
• Evaluating Neural Language Models as Cognitive Models of Language Acquisition [4.779196219827507]
  我々は、ニューラルネットワークモデルの構文能力を評価するための最も顕著なベンチマークは、十分に厳密でないかもしれないと論じる。 小規模データモデリングによる子言語習得を訓練すると、LMは単純なベースラインモデルで容易にマッチングできる。 子どもの言語習得に関する実証的研究と、LMをよりよく結びつけるための提案をまとめて締めくくった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T00:16:17Z)
• Are Large Language Models Really Robust to Word-Level Perturbations? [68.60618778027694]
  本稿では,事前学習した報酬モデルを診断ツールとして活用する,新たな合理的評価手法を提案する。 より長い会話は、質問を理解する能力の観点から言語モデルの包括的把握を示す。 この結果から,LLMは日常言語でよく使われる単語レベルの摂動に対する脆弱性をしばしば示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T09:23:46Z)
• Prompting Large Language Models for Counterfactual Generation: An Empirical Study [13.506528217009507]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語理解と生成タスクにおいて顕著な進歩を遂げている。 本稿では,様々な種類のNLUタスクに対する総合的な評価フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T06:44:32Z)
• SatLM: Satisfiability-Aided Language Models Using Declarative Prompting [68.40726892904286]
  本研究では,大規模言語モデル (LLM) の推論能力を向上させるために,新しい満足度支援言語モデリング (SatLM) 手法を提案する。 我々はLLMを用いて命令型プログラムではなく宣言型タスク仕様を生成し、既製の自動定理証明器を利用して最終解を導出する。 我々はSATLMを8つの異なるデータセット上で評価し、命令パラダイムにおいてプログラム支援されたLMよりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T17:55:51Z)
• Interpretable Unified Language Checking [42.816372695828306]
  本稿では,人間と機械生成言語の両方に対して,解釈可能で統一された言語チェック(UniLC)手法を提案する。 ファクトチェック, ステレオタイプ検出, ヘイトスピーチ検出タスクの組み合わせにより, LLM は高い性能が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-07T16:47:49Z)
• PAL: Program-aided Language Models [112.94785609781503]
  自然言語問題を理解するために,プログラム支援言語モデル(PaL)を提案する。 PaLはソリューションステップをPythonインタプリタのようなプログラムランタイムにオフロードする。 私たちは12のベンチマークで新しい最先端の結果を設定しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T18:56:13Z)
• Shortcut Learning of Large Language Models in Natural Language Understanding [119.45683008451698]
  大規模言語モデル(LLM)は、一連の自然言語理解タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成した。 予測のショートカットとしてデータセットのバイアスやアーティファクトに依存するかも知れません。 これは、その一般化性と敵対的堅牢性に大きな影響を与えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T03:51:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。