最先端のLLMであっても、人間には簡単に解けるシンプルな問題に対して誤った解答を出す現象が存在します。今回研究者らは、この現象に焦点を当てて実験で調べました。GPT-4oやClaude 3 opus、Llama 3などさまざまなモデルが対象となっています。
参照論文情報
- タイトル：Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art Large Language Models
- 著者：Marianna Nezhurina, Lucia Cipolina-Kun, Mehdi Cherti, Jenia Jitsev
- 所属：LAION, Juelich Supercomputing Center (JSC), Research Center Juelich (FZJ), School of Electrical and Electronic Engineering, University of Bristol, Open-Ψ (Open-Sci) Collective.
背景
LLMは膨大なテキストデータを学習することで様々なタスクに適用できる汎用的な言語能力を獲得できるとされ、大きな注目を集めています。
しかし、LLMの真の能力については慎重に検証する必要があるのも事実です。標準的なベンチマークテストでは高いスコアを出すLLMでも、実際には推論能力や知識の一般化に問題があるのではないかという指摘がなされています。LLMの能力を過大評価しないように気をつけなければいけません。
そこで今回研究者らは、LLMの基本的な推論能力を評価するために、非常にシンプルな常識推論問題を考案しました。これを不思議の国のアリス問題と命名しています。
子供でも簡単に解けるほどシンプルなのに、LLMが意外と躓いてしまうというのが特徴です。なおLLMは正しい答えに辿り着けないだけでなく、間違った答えに過剰な自信を示したり、答えを正当化しようとする様子も見られました。
なお実験されたモデル一覧は以下のとおりです。
GPT-4o-2024-05-13
GPT-4-turbo-2024-04-09
GPT-4-0125-preview
GPT-4-0613
GPT-3.5-turbo-0125
Claude-3-opus-20240229
Claude-3-sonnet-20240229
Claude-3-haiku-20240307
Gemini 1.0 Pro
gemma-7b-it
gemma-2b-it
Mistral-large-2402
Mistral-medium-2312
Mistral-small-2402
open-mixtral-8x22b-instruct-v0.1
open-mixtral-8x7b-instruct-v0.1
open-mistral-7b-instruct-v0.2
Command R+
Dbrx Instruct
Llama 2 70B Chat
Llama 2 13B Chat
Llama 2 7B Chat
Llama 3 70B Chat
Llama 3 8B Chat
Qwen 1.5 1.8B – 72B Chat
以下で実験設計と主な結果について紹介します。
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