MuSR: Testing the Limits of Chain-of-Thought with Multistep Soft Reasoning

Core Concepts

Large language models struggle with multistep reasoning, prompting the need for a new evaluation dataset like MuSR.

Abstract

Abstract: Large language models (LLMs) face challenges in robust reasoning in complex settings. Benchmark datasets for logical deduction tasks have not evolved with the growth of system capabilities. MuSR introduces a dataset for evaluating LLMs on multistep soft reasoning tasks using natural language narratives. Introduction: Evaluating LLMs' reasoning abilities remains challenging due to the limitations of existing benchmarks. MuSR focuses on tasks involving reasoning based on text narratives, challenging state-of-the-art models. Data Extraction: "We introduce MuSR, a dataset for evaluating language models on multistep soft reasoning tasks specified in a natural language narrative." "Our contributions are as follows: (1) We introduce a new reasoning benchmark, MuSR, consisting of 756 total examples across three domains that challenge state-of-the-art models such as GPT-4, Llama 2, and Vicuna." Experiments: Human evaluation shows high performance on MuSR domains compared to LLMs. Neurosymbolic approaches tailored to specific domains outperform end-to-end models but fall short of human performance.

Stats

大規模言語モデル（LLM）は複雑な状況での堅牢な推論に苦労しており、MuSRのような新しい評価データセットが必要です。 "私たちは、自然言語ナラティブで指定された多段階ソフト推論タスクに関する言語モデルの評価用データセットであるMuSRを紹介します。" "私たちの貢献は次のとおりです：（1）GPT-4、Llama 2、Vicunaなどの最先端モデルを挑戦する756個の例を含む新しい推論ベンチマークであるMuSRを紹介します。"

Quotes

Key Insights Distilled From

MuSR

by Zayne Spragu... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.16049.pdf

Deeper Inquiries

大規模言語モデルが多段階推論に対処する能力を向上させるためには、どのようなアプローチが有効ですか？

大規模言語モデル（LLM）が多段階推論に対処する能力を向上させるためには、以下のアプローチが有効とされています。 Prompting Strategies: Prompting戦略を使用して、モデルに特定の情報やコンテキストを提供し、適切な方向性へ導くことが重要です。例えば、「chain-of-thought」戦略では、ステップバイステップで推論を促進します。 Neurosymbolic Approaches: ニューロシンボリック手法を活用して自然言語理解と記号的推論を組み合わせることで、より高度な推論タスクに対応できます。 Reasoning Trees: 推論木構造を使用して中間的な推論ステップや共通感覚知識の統合を行い、多段階の思考パターンを明確化することも重要です。 Human Evaluation and Feedback Loop: 人間の評価やフィードバックから学習し、モデルの弱点や改善点を特定し続けることも必要です。 これらのアプローチは相互補完的であり、LLMがより高度な多段階推論タスクに適応するためには包括的かつ継続的な取り組みが必要です。

大規模言語モデル（LLM）が人間パフォーマンスに追いつくために必要な改善点は何ですか？

LLMが人間パフォーマンスに追いつくために必要な改善点は次の通りです： Multi-Step Reasoning Capabilities: LLMは単純な一連の命令だけでなく，長期依存関係および多段階思考能力も持つ必要があります。 Commonsense Reasoning Enhancement: 共通感覚知識への理解力強化。文脈から抽出した常識知識や社会情報へ適切かつ柔軟性ある反応能力。 Consistency and Coherence in Inference： 推測時および答え生成時の整合性・一貫性確保。意味不明確または矛盾した回答や情報欠落等問題発生防止。 Robust Handling of Ambiguity：曖昧性へ堅牢対処。文章内部また外部から来る曖昧表現・不確実情報等正しく扱う技術開発。 これら改善点全体的見直し及び精密チューニング可能LMM設計変更含む包括的施策実施すれば，徐々LMM人間レベルまでも近付け可能。

この研究から得られる知見は他分野や実用問題解決方法等どう活用可能？

この研究から得られる知見及び手法展開ポイント： 1．教育領域 複雑概念理解支援: 自然言語理解技術利用教材作成 学生個々ニーズマッチング: オートメーションカリキュラム最適化 2．ビジネス/金融業界 - 情報受信速度増加: 自動質問回答システム導入 - テキストマイニング活用: 市場トレンド分析支援 3．医療/健康ケアセクター - 症例記録管理革新: 自動文書サマライズ＆証拠提示 - 医師ナレッジエクストラクト：臨床指針作成支援 4．政府/公共サービス - 法案読解補助：立法者自動校閲システム導入 - 行政業務オペレーショナライズ：事務局自動FAQ生成 以上各項目示唆内容基本枠組み参考可否，具体展開企画立案前十分市場需要及影響因子深掘求心地重大事項注意ください。