本研究は、大規模言語モデルの推論行動を詳細に分析し、その能力と限界を明らかにしている。
まず、論理推論、数学推論、因果推論の3つのコア推論タスクにおける大規模言語モデルの行動を検討した。
論理推論タスクでは、大規模モデルは訓練データに沿った推論を行うが、データ外の状況では概念的な誤りを犯すことが分かった。特に、多段階の推論や論理演算子の理解に課題がある。一方で、人間の推論パターンを一部反映することも確認された。
数学推論タスクでは、大規模モデルは基本的な計算能力を示すが、文脈の変化や数値の変更に敏感で、人間のような柔軟な推論は困難であることが明らかになった。人間の認知バイアスも一部反映されていた。
因果推論タスクでは、相関関係の理解はできるものの、介入や反事実的推論など因果関係の深い理解には課題があることが示された。特に、反事実的な状況設定では大きな困難に直面する。
これらの結果から、大規模言語モデルの推論能力は訓練データに依存しており、概念的な理解や一般化が不足していることが分かる。単なる正解率ではなく、推論プロセスの分析が重要であると指摘している。
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by Philipp Mond... at arxiv.org 04-03-2024
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