論文の概要: Understanding the Logical Capabilities of Large Language Models via Out-of-Context Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10408v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 14:32:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 21:36:22.715154
• Title: Understanding the Logical Capabilities of Large Language Models via Out-of-Context Representation Learning
• Title（参考訳）: 文脈外表現学習による大規模言語モデルの論理的能力の理解
• Authors: Jonathan Shaki, Emanuele La Malfa, Michael Wooldridge, Sarit Kraus,
• Abstract要約: この研究は、等式、不等式、包含性、およびそれらが満たす性質(ir/reflexivity、a/symmetric、推移性、論理複雑性など)に焦点を当てている。 本稿では,新たに導入されたトークンの表現のみを訓練する,文脈内学習(in-context learning)の代替として,文脈外表現学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.326344469446438
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the capabilities of Large Language Models (LLM) on binary relations, a ubiquitous concept in math employed in most reasoning, math and logic benchmarks. This work focuses on equality, inequality, and inclusion, along with the properties they satisfy, such as ir/reflexivity, a/symmetry, transitivity, and logical complexity (e.g., number of reasoning ``hops''). We propose an alternative to in-context learning that trains only the representations of newly introduced tokens, namely out-of-context representation learning. This method mitigates linguistic biases already present in a model and, differently from in-context learning, does not rely on external information or illustrations. We argue out-of-context representation learning as a better alternative to in-context learning and fine-tuning to evaluate the capabilities of LLMs on logic tasks that are the building blocks of more complex reasoning benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大言語モデル(LLM, Large Language Models)の2進関係に関する能力について検討する。 この研究は、等式、不等式、包含性、およびそれらが満たす性質(ir/reflexivity、a/symmetric、推移性、論理複雑性(例:推論数 `‘hops'')など)に焦点をあてる。 本稿では,新たに導入されたトークンの表現のみを訓練する,文脈内学習(in-context learning)の代替として,文脈外表現学習を提案する。 この方法は、モデルにすでに存在する言語バイアスを軽減し、文脈内学習とは違い、外部情報や図形に依存しない。 我々は、文脈外表現学習を、より複雑な推論ベンチマークの構築ブロックである論理タスクにおけるLLMの能力を評価するために、文脈内学習や微調整のより良い代替手段として論じる。

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