ParallelPARC: A Scalable Pipeline for Generating Natural-Language Analogies

Core Concepts

Analogical reasoning datasets are crucial for AI advancement, showcasing the superiority of human cognition over current AI systems.

Abstract

Analogies are essential for human cognition, lacking in current AI systems. ParallelPARC pipeline leverages LLMs to create complex analogies and distractors. ProPara-Logy dataset is created for studying analogical reasoning in scientific processes. Humans outperform models after light supervision. Distractors reduce performance in both humans and LLMs. FlanT5-small model's accuracy significantly improves after training on the silver-set. The dataset is scalable and adaptable to new domains. Ethical considerations include potential misuse of analogies and reliance on closed models. Experiments conducted through crowdsourcing and computation details provided. Limitations include sensitivity to prompts, focus on English texts, and reliance on closed models.

Stats

대부분의 리소스는 단어 유추에 집중한다. ProPara 데이터셋에서 390개의 제목을 활용하여 ProPara-Logy 데이터셋 생성. FlanT5-small 모델은 silver-set에서 훈련 후 정확도 향상.

Quotes

"Analogies are essential for human cognition, lacking in current AI systems." "Humans outperform models after light supervision." "Distractors reduce performance in both humans and LLMs."

Key Insights Distilled From

ParallelPARC

by Oren Sultan,... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01139.pdf

Deeper Inquiries

인간이 경험을 통해 모델을 이기는 이유는 무엇인가요?

인간이 경험을 통해 모델을 이기는 이유는 모델이 감지하지 못하는 세밀한 의미나 맥락을 이해할 수 있는 능력 때문입니다. 모델은 주어진 데이터와 명시적인 지시사항에 따라 작동하며, 이에 따라 한정된 정보를 활용하여 작업을 수행합니다. 반면 인간은 경험과 배경지식을 토대로 상황을 이해하고 추론할 수 있습니다. 특히 이러한 경험은 모델이 감지하지 못하는 세부적인 패턴이나 유추를 가능하게 합니다. 또한 인간은 모델과는 다르게 추상적인 개념을 이해하고 새로운 상황에 대처할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 이유로 경험을 통해 인간이 모델을 이길 수 있는 것입니다.

모델의 성능 향상을 위해 silver-set이 유용한가요?

silver-set은 모델의 성능 향상을 위해 매우 유용합니다. 이 데이터는 모델을 훈련하고 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 특히 silver-set은 모델이 어려워하는 부분인 challenging negatives나 복잡한 analogies와 같은 측면을 다루는 데 도움이 됩니다. 모델은 이러한 어려운 부분을 통해 학습하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한 silver-set은 모델이 실제 상황에서 직면할 수 있는 다양한 시나리오를 반영하고, 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

어려운 distractors가 인간과 모델을 혼동시키는 이유는 무엇일까요?

어려운 distractors가 인간과 모델을 혼동시키는 이유는 주로 두 가지 측면에서 발생합니다. 첫째, distractors는 주어진 문맥 내에서 유사한 패턴이나 관계를 가지고 있어서 모델이나 인간이 실제 analogies와 혼동하기 쉽습니다. 둘째, distractors는 주어진 정보를 왜곡하거나 순서를 바꾸는 등의 방법으로 설계되어 있어서, 이를 인식하고 올바르게 판단하기 어려운 부분이 있습니다. 특히 모델은 이러한 복잡한 관계나 패턴을 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이로 인해 혼란스러워 할 수 있습니다. 인간도 마찬가지로 distractors가 제시하는 부정적인 예가 실제 analogies와 유사하거나 혼란스러울 수 있어서 혼동을 겪을 수 있습니다.