大規模言語モデルにおける推論において前提の順序が重要であること

核心概念

大規模言語モデルにおいて、前提の順序は推論タスクのパフォーマンスに重要な影響を与える。

摘要

大規模言語モデル（LLMs）は様々なドメインで印象的な推論パフォーマンスを達成してきた。しかし、推論タスクのドメインでは、LLMsは前提の順序に驚くほど弱いことが明らかになった。具体的には、LLMsは中間推論段階で必要な文脈と一致するように前提の順序を整えることで最高のパフォーマンスを達成することがわかった。例えば、演繹的推論タスクでは、プロンプト内の真実証明と同じ順序で前提を提示することがモデルの精度を劇的に向上させることが示された。
LLMsは読み進め方や理由付けバイアスから来る傾向からも、前提順序が重要であることが示唆されている。これらの研究結果は、LLMsが人間同様に前提順序への傾向性を持っていることを示しており、この点で人間よりも影響を受けやすいことが示唆されている。

統計資料

LLMsは30%以上の性能低下を引き起こす可能性あり。
R-GSMベンチマークでは数学問題解決時にも顕著な精度低下あり。

引述

"Large language models can be easily distracted by irrelevant context." - Shi et al., 2023

從以下內容提煉的關鍵洞見

Premise Order Matters in Reasoning with Large Language Models

by Xinyun Chen,... 於 arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.08939.pdf

深入探究

他分野への拡張議論：LLM以外のAIシステムでも同様な前提順序効果は見られるか？

記事で示されたように、大規模言語モデル（LLMs）における前提順序効果は、推論タスクにおいて顕著であることが明らかになっています。他のAIシステムにも同様の影響がある可能性が考えられます。例えば、推論や問題解決を行う際に情報を処理する方法やパターンは、多くのAIシステムで共通しています。したがって、他のAIシステムでも特定の情報や命令文書内で提示された要素の順序が変化することで処理能力や精度に影響を与える可能性があります。
この点を考慮すると、画像認識や音声処理など異なる分野でも同様な前提順序効果が存在する可能性があります。例えば、画像認識では物体やパターンを正確に抽出し分類する際に提示された要素（ピクセルまたは特徴量）の配置順序も重要です。同様に音声処理では単語またはフレーズの並び方も意味解釈や文脈把握に影響します。そのため、異なるAIシステムでも入力データ内部要素間の関係性及び配置順序次第で結果が変わり得ることから、「前提順序効果」は広範囲な人工知能技術応用上普遍的かつ重要な側面と言えます。