論文の概要: InductionBench: LLMs Fail in the Simplest Complexity Class

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15823v2
• Date: Wed, 26 Feb 2025 18:13:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:59:52.051400
• Title: InductionBench: LLMs Fail in the Simplest Complexity Class
• Title（参考訳）: invokeBench: 最も単純な複雑度クラスで失敗するLLM
• Authors: Wenyue Hua, Tyler Wong, Sun Fei, Liangming Pan, Adam Jardine, William Yang Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は推論において顕著に改善されている。 帰納的推論(inductive reasoning)は、観測されたデータから基礎となるルールを推測するものであり、まだ探索されていない。 本稿では, LLMの帰納的推論能力を評価するための新しいベンチマークであるインジェクションベンチを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.70978746199222
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown remarkable improvements in reasoning and many existing benchmarks have been addressed by models such as o1 and o3 either fully or partially. However, a majority of these benchmarks emphasize deductive reasoning, including mathematical and coding tasks in which rules such as mathematical axioms or programming syntax are clearly defined, based on which LLMs can plan and apply these rules to arrive at a solution. In contrast, inductive reasoning, where one infers the underlying rules from observed data, remains less explored. Such inductive processes lie at the heart of scientific discovery, as they enable researchers to extract general principles from empirical observations. To assess whether LLMs possess this capacity, we introduce InductionBench, a new benchmark designed to evaluate the inductive reasoning ability of LLMs. Our experimental findings reveal that even the most advanced models available struggle to master the simplest complexity classes within the subregular hierarchy of functions, highlighting a notable deficiency in current LLMs' inductive reasoning capabilities. Coda and data are available https://github.com/Wenyueh/inductive_reasoning_benchmark.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は推論の大幅な改善を示しており、既存のベンチマークはo1やo3といったモデルによって完全にあるいは部分的に対処されている。 しかしながら、これらのベンチマークの大半は、数学的公理やプログラミング構文などの規則を明確に定義した数学的およびコーディングタスクを含む演能的推論を強調しており、LLMがこれらの規則を計画し、解決に応用することができる。 対照的に、観測データから基礎となるルールを推測する帰納的推論は、まだ研究されていない。 このような誘導的なプロセスは科学的な発見の中心にあり、研究者は経験的な観察から一般的な原理を抽出することができる。 LLMにこの能力があるかどうかを評価するために, LLMの帰納的推論能力を評価するための新しいベンチマークであるインジェクションベンチを導入する。 実験結果から,最も先進的なモデルでさえ,関数のサブレギュラー階層内で最も単純な複雑性クラスを習得するのに苦労していることが判明した。 Codaとデータはhttps://github.com/Wenyueh/inductive_reasoning_benchmarkで入手できる。

関連論文リスト

• JustLogic: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Deductive Reasoning in Large Language Models [51.99046112135311]
  我々は、大言語モデルの厳密な評価のための合成推論ベンチマークであるJustLogicを紹介する。 JustLogicは非常に複雑で、多様な言語パターン、語彙、引数構造を生成することができる。 実験の結果,ほとんどのSOTA (State-of-the-art (SOTA) LLMは人体平均よりも著しく低下していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T15:49:10Z)
• Argumentation Computation with Large Language Models : A Benchmark Study [6.0682923348298194]
  大規模言語モデル(LLM)は、ニューロシンボリックコンピューティングにおいて大きな進歩を遂げた。 我々は,様々な抽象的論証セマンティクスの拡張を決定する上でのLLMの能力を検討することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-21T18:23:06Z)
• MIRAGE: Evaluating and Explaining Inductive Reasoning Process in Language Models [19.81485079689837]
  帰納的および帰納的段階における大規模言語モデルの能力を評価する。 モデルが正しい帰納的規則を使わずに常に正しい推論を行う傾向があることが分かる。 帰納的推論プロセスでは、モデルは機能空間における現在のテスト例に近い観察された事実に焦点を当てる傾向があります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T14:12:36Z)
• Inductive Learning of Logical Theories with LLMs: An Expressivity-Graded Analysis [9.865771016218549]
  本研究は,Large Language Models(LLM)の機能と限界を分析するための,新しい体系的方法論を提案する。 この分析は、LLM性能に関する特定の推論課題の定量化を可能にする、複雑性グレードのw.r.t.ルール依存構造である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T16:41:00Z)
• Inductive or Deductive? Rethinking the Fundamental Reasoning Abilities of LLMs [99.76347807139615]
  推論には2つの典型型がある: 帰納的推論(deductive reasoning)と帰納的推論(inductive reasoning)。 大規模言語モデル(LLM)の推論能力に関する広範な研究にもかかわらず、ほとんどの研究は帰納的推論と帰納的推論を厳密に区別することができなかった。 LLM推論では、帰納的または帰納的推論という、より大きな課題を引き起こします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T18:47:11Z)
• Can LLMs Reason with Rules? Logic Scaffolding for Stress-Testing and Improving LLMs [87.34281749422756]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクにおいて、印象的な人間的なパフォーマンスを実現している。 しかし、その根底にある推論規則の熟達性は、人間の能力に欠ける。 本稿では,推論ルールベースであるULogicを構築するための,推論ルール生成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T03:38:51Z)
• LLMs for Relational Reasoning: How Far are We? [8.840750655261251]
  大規模言語モデル(LLM)は、下流タスクで最先端のパフォーマンスを達成することで、多くの領域に革命をもたらした。 近年の取り組みにより,LSMは逐次決定問題の解決に乏しいことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T08:22:52Z)
• Phenomenal Yet Puzzling: Testing Inductive Reasoning Capabilities of Language Models with Hypothesis Refinement [92.61557711360652]
  言語モデル(LM)は、しばしば帰納的推論に不足する。 我々は,反復的仮説修正を通じて,LMの帰納的推論能力を体系的に研究する。 本研究は, LMの誘導的推論過程と人間とのいくつかの相違点を明らかにし, 誘導的推論タスクにおけるLMの使用の可能性と限界に光を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T17:51:10Z)
• Towards LogiGLUE: A Brief Survey and A Benchmark for Analyzing Logical Reasoning Capabilities of Language Models [56.34029644009297]
  大規模言語モデル(LLM)は、形式的知識表現(KR)システムの様々な制限を克服する能力を示した。 LLMは誘導的推論において最も優れているが、誘導的推論では最も効果が低い。 モデルの性能を評価するため,シングルタスクトレーニング,マルチタスクトレーニング,および「チェーンオブ思考」知識蒸留細調整技術について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T01:00:50Z)

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。