数学プロフィシエンシーを測るための大規模言語モデルのベンチマーキング

核心概念

大規模言語モデルの数学プロフィシエンシーを心理測定学的アプローチを用いて評価し、人間との比較を行う。

要約

本論文は、大規模言語モデル(LLM)のベンチマーキングに心理測定学的アプローチを取り入れることを提案している。
まず、対象とする構成概念(ここでは8年生の数学プロフィシエンシー)を明確に定義する。次に、その構成概念を測定するための既存の心理学的に検証された尺度を見つけるか、新たに開発する。
その尺度を用いて、LLMにテスト項目を提示し、回答を抽出する。人間の回答データを用いて項目パラメータを推定し、LLMの潜在的な数学プロフィシエンシーを推定する。この際、項目の識別力や難易度の違いを考慮するため、項目反応理論(IRT)モデルを使用する。
最終的に、LLMの数学プロフィシエンシーを人間の標準化スコアと比較することができる。この手法は、既存のベンチマークに見られる課題(測定の質の問題、項目の質の問題、比較対象の人間集団の問題)を解決できる。
本論文では、TIMSS 2011の8年生数学テストデータを用いて、GPT-4 with VisionとGemini-Pro-Visionの数学プロフィシエンシーを評価し、人間の成績と比較している。その結果、従来の手法と比べて異なる評価結果が得られることを示している。

統計

8年生数学プロフィシエンシーを測定するTIMSS 2011の88問の数学テスト項目のうち、48問が多肢選択式、30問が正誤式、10問が部分正解式である。
TIMSS 2011には、56カ国・地域の約4,000人の8年生の回答データと、各項目のIRTパラメータが含まれている。

引用

"多くの既存のベンチマークは、LLMの学業プロフィシエンシーを測定することに焦点を当てており、しばしば人間のテスト受験者との比較にも関心がある。これらのベンチマークは、LLM研究の発展に不可欠であったが、いくつかの限界を抱えている。"
"心理測定学は、学業プロフィシエンシーなどの潜在変数の測定に専念している分野であり、LLMのベンチマーキングにその知見を活用することができる。"

抽出されたキーインサイト

PATCH -- Psychometrics-AssisTed benCHmarking of Large Language Models

by Qixiang Fang... 場所 arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01799.pdf

深掘り質問

倫理的な懸念について

LLMの数学プロフィシエンシーを人間の成績と比較する際の倫理的な懸念は、いくつか考えられます。まず、人間と機械の間での比較は公平性の観点から問題が生じる可能性があります。人間と機械は異なる認知プロセスを持ち、数学の理解や問題解決能力を異なる方法で行うことが考えられます。そのため、単純な成績比較だけでなく、機械がどのように問題を解決するか、そのプロセスや論理を評価する必要があります。さらに、機械が人間の成績を超える場合、その結果が人間の価値や能力に対する誤った評価をもたらす可能性があります。このような点から、機械と人間の成績比較においては、倫理的な配慮が重要です。

既存のベンチマークと本提案手法の違いを、LLM開発者の視点から検討するとどのような示唆が得られるか

提案手法であるPATCHと既存のベンチマークとの違いをLLM開発者の視点から考えると、以下の示唆が得られます。まず、PATCHは心理測定学の知見を取り入れており、潜在的な変数である数学プロフィシエンシーをより正確に測定することができます。これにより、既存のベンチマークよりも信頼性の高い評価結果を得ることが可能です。また、PATCHはテスト開発のプロセスにおいて、アイテムの差異や品質を考慮しており、モデルのランキングや比較がより適切に行われる点が異なります。さらに、PATCHは検証された心理測定テストを使用するため、人間との比較がより妥当に行われるという利点があります。これにより、モデルの評価や比較がより客観的かつ信頼性の高いものとなる可能性があります。

LLMの数学プロフィシエンシーを測定する際、数学以外の認知能力(例えば論理的思考力)をどのように考慮すべきか

LLMの数学プロフィシエンシーを測定する際、数学以外の認知能力（例えば論理的思考力）を考慮することは重要です。数学の問題解決には論理的思考や推論能力が必要であり、これらの能力が数学の理解や応用に影響を与えることが知られています。したがって、数学プロフィシエンシーを総合的に評価する際には、数学以外の認知能力も考慮することが重要です。例えば、数学問題を解く際にどのように論理的思考を活用しているか、問題解決プロセスや推論の過程を評価することで、より包括的な数学能力の評価が可能となります。そのため、数学プロフィシエンシーの測定においては、数学以外の認知能力も考慮し、総合的な評価を行うことが重要です。