Implicit Planning Skills Evaluation of Language Models with PARADISE Dataset

Core Concepts

Language models struggle to perform human-like planning tasks, revealing the limitations of current models.

Abstract

1. Abstract:

• Interest in language models' planning abilities is growing.
• Current studies lack linguistic complexity and domain diversity.
• PARADISE dataset introduces abductive reasoning tasks.
• Small models outperform large language models.
• Models fall short of human performance.

2. Introduction:

• Breakthroughs in large language models as planners.
• Majority of studies use toy simulation environments.
• Planning tasks are mostly generation problems.
• Evaluating open-domain planning abilities remains a challenge.

3. Task Formulation:

• Warning and tip inference tasks as multiple-choice questions.
• Goals are questions, warnings and tips are choices.
• Example tasks provided for both warning and tip inference.

4. Candidate Sampling:

• Acquiring goals and positive candidates is straightforward.
• Negative candidate sampling strategy enhanced with noun embeddings.
• Negative candidates randomly reassigned to avoid bias.

5. Test Set Construction:

• Expert annotation process to validate test splits.
• Annotation process ensures examples are relevant and appropriate.
• Dataset statistics provided in a table.

6. Experimental Setup:

• Two setups for evaluating language models: finetuning and zero-shot.
• Finetuning setup for BERT family models.
• Zero-shot setup for large language models like GPT-4.

7. Experiments and Results:

• Fine-tuned models perform better than zero-shot models.
• DeBERTa performs best among fine-tuned models.
• Models fall short of human performance.
• Further insights on model behaviors provided through research questions.

8. Related Work:

• Common sense reasoning in various subdomains.
• Existing abductive reasoning tasks focus on different domains.
• WikiHow corpus extensively used for a range of tasks.

Stats

최근에는 커뮤니티에서 언어 모델의 계획 능력에 대한 관심이 증가했습니다.
작은 모델이 대형 언어 모델보다 대부분의 시나리오에서 더 나은 성능을 보입니다.
모델은 인간의 성능에 미치지 못합니다.

Quotes

"Despite advancements, all models fall short of human performance."
"Small models outperform large language models in most scenarios."
"Models struggle with tangible, physical, and craft-related goals."

Key Insights Distilled From

PARADISE

by Arda... at arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03167.pdf

Deeper Inquiries

언어 모델의 계획 능력을 향상시키기 위한 방법은 무엇일까요?

PARADISE 연구에서 제시된 결과에 따르면, 언어 모델의 계획 능력을 향상시키기 위한 주요 방법은 다음과 같습니다:

Task-specific fine-tuning: 특정 작업에 맞게 모델을 세밀하게 조정하여 성능을 향상시킵니다. 작은 모델을 특정 작업에 맞게 세밀하게 조정하는 것이 큰 언어 모델보다 효과적일 수 있습니다.
Zero-shot prompting: 대규모 언어 모델을 사용하여 zero-shot 학습을 통해 작업을 수행하도록 유도합니다. 이는 모델이 추가 학습 없이 새로운 작업을 수행할 수 있는 능력을 강화할 수 있습니다.
Implicit reasoning tasks: 명시적인 지시사항이 아닌 암시적인 관계를 이해하고 추론하는 작업을 통해 모델의 추론 능력을 향상시킬 수 있습니다.
Cross-domain 및 out-of-domain transfer learning: 다른 도메인에서의 학습을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 실험 결과가 실제 세계 응용 프로그램에 어떻게 적용될 수 있을까요?

PARADISE 연구 결과는 다음과 같은 실제 세계 응용 프로그램에 적용될 수 있습니다:

자동화된 계획 및 실행: 언어 모델을 사용하여 실제 세계에서의 계획 및 실행을 자동화할 수 있습니다. 이는 로봇 공학, 자율 주행 차량, 제조업 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.
지식 기반 시스템: 언어 모델의 추론 능력을 활용하여 지식 기반 시스템을 개발할 수 있습니다. 이는 고객 서비스, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.
자연어 이해 및 상호작용: 언어 모델의 계획 능력을 활용하여 자연어 이해 및 상호작용 시스템을 개선하고 사용자와의 상호작용을 개선할 수 있습니다.

언어 모델의 인간 수행 능력에 미치는 영향을 고려할 때, 윤리적인 고려 사항은 무엇일까요?

언어 모델의 인간 수행 능력에 대한 연구는 다음과 같은 윤리적 고려 사항을 고려해야 합니다:

투명성과 공정성: 모델의 결과가 어떻게 도출되었는지에 대한 투명성이 중요하며, 결과가 공정하게 도출되도록 보장해야 합니다.
개인정보 보호: 사용자의 개인정보를 적절히 보호하고 데이터 처리에 대한 동의를 얻는 것이 중요합니다.
안전성: 모델이 실제 세계 응용에서 사용될 때 안전성을 보장해야 합니다. 잘못된 계획이나 실행으로 인해 인간이나 환경에 피해를 줄 수 있는 가능성을 고려해야 합니다.
사용자 교육: 모델의 한계와 제한을 명확히 전달하고, 사용자에게 모델의 결과를 올바르게 해석하고 활용하는 방법을 교육하는 것이 중요합니다.
사회적 영향: 언어 모델의 결과가 사회적 영향을 미칠 수 있으므로, 이러한 영향을 사전에 예측하고 고려해야 합니다.