論文の概要: A Modular Dataset to Demonstrate LLM Abstraction Capability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17645v1
• Date: Sat, 22 Mar 2025 04:25:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:20.681449
• Title: A Modular Dataset to Demonstrate LLM Abstraction Capability
• Title（参考訳）: LLM抽象能力を実証するモジュールデータセット
• Authors: Adam Atanas, Kai Liu,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は印象的な能力を示すが、幻覚や論理の欠陥による推論エラーに苦慮している。 ArrangementPuzzleは、構造化されたソリューションと段階的正当性の自動検証を備えた、新しいパズルデータセットである。 このデータセット上で, LLMアクティベーションに関する分類器モデルを訓練した結果, 推論精度の予測において80%以上の精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0899016152680754
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) exhibit impressive capabilities but struggle with reasoning errors due to hallucinations and flawed logic. To investigate their internal representations of reasoning, we introduce ArrangementPuzzle, a novel puzzle dataset with structured solutions and automated stepwise correctness verification. We trained a classifier model on LLM activations on this dataset and found that it achieved over 80% accuracy in predicting reasoning correctness, implying that LLMs internally distinguish between correct and incorrect reasoning steps, with the strongest representations in middle-late Transformer layers. Further analysis reveals that LLMs encode abstract reasoning concepts within the middle activation layers of the transformer architecture, distinguishing logical from semantic equivalence. These findings provide insights into LLM reasoning mechanisms and contribute to improving AI reliability and interpretability, thereby offering the possibility to manipulate and refine LLM reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は印象的な能力を示すが、幻覚や論理の欠陥による推論エラーに苦慮している。 推論の内部表現を調べるために、構造化された解と段階的正当性の自動検証を備えた新しいパズルデータセットArrangementPuzzleを導入する。 このデータセット上で, LLMのアクティベーションに関する分類器モデルを訓練した結果, LLMの精度が80%以上向上し, 中間層トランスフォーマー層における最強表現を用いて, LLMが内部的に正しい推論ステップと間違った推論ステップを区別できることが示唆された。 さらなる分析により、LLMはトランスフォーマーアーキテクチャの中間活性化層内の抽象的推論概念を符号化し、意味論的同値と論理的区別を行うことが明らかとなった。 これらの知見はLLM推論機構の洞察を与え、AIの信頼性と解釈可能性の向上に貢献し、LLM推論を操作および洗練する可能性を提供する。

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