論文の概要: Probing Large Language Models in Reasoning and Translating Complex Linguistic Puzzles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00817v1
• Date: Sun, 02 Feb 2025 14:53:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:29.004482
• Title: Probing Large Language Models in Reasoning and Translating Complex Linguistic Puzzles
• Title（参考訳）: 複合言語パズルの推論と翻訳における大規模言語モデルの提案
• Authors: Zheng-Lin Lin, Yu-Fei Shih, Shu-Kai Hsieh,
• Abstract要約: 本稿では,複雑な言語パズルの解法としてLarge Language Models (LLMs) を用いる。 パズリングマシンコンペティションと各種言語オリンピアードのデータセットを用いて、GPT-4 0603の性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
• License:
• Abstract: This paper investigates the utilization of Large Language Models (LLMs) for solving complex linguistic puzzles, a domain requiring advanced reasoning and adept translation capabilities akin to human cognitive processes. We explore specific prompting techniques designed to enhance ability of LLMs to reason and elucidate their decision-making pathways, with a focus on Input-Output Prompting (IO), Chain-of-Thought Prompting (CoT), and Solo Performance Prompting (SPP). Utilizing datasets from the Puzzling Machine Competition and various Linguistics Olympiads, we employ a comprehensive set of metrics to assess the performance of GPT-4 0603, a prominent LLM, across these prompting methods. Our findings illuminate the potential of LLMs in linguistic reasoning and complex translation tasks, highlighting their capabilities and identifying limitations in the context of linguistic puzzles. This research contributes significantly to the broader field of Natural Language Processing (NLP) by providing insights into the optimization of LLM applications for improved reasoning and translation accuracy, thereby enriching the ongoing dialogue in NLP advancements.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の認知過程に類似した高度な推論と適応翻訳能力を必要とする領域である複雑な言語パズルの解法として,Large Language Models (LLMs) の利用について検討する。 本研究では, LLMの意思決定経路の推論・解明能力を高めるために, IO, CoT, Solo Performance Prompting(SPP)に着目した特定のプロンプト技術について検討する。 パズリングマシンコンペティションと各種言語オリンピアードのデータセットを利用して、これらのプロンプト手法を用いて、著名なLCMであるGPT-4 0603の性能を評価する。 本研究は,LLMの言語推論や複雑な翻訳作業における可能性を明らかにし,その能力を強調し,言語パズルの文脈における限界を識別するものである。 本研究は, 自然言語処理(NLP)の幅広い分野に大きく貢献し, 推論と翻訳の精度を向上させるため, LLMアプリケーションの最適化に関する洞察を提供し, NLPの進歩における対話の強化に寄与する。

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