AppleのAI研究者「現在のLLMは表面的なパターンを真似て答えを出しているだけ。真の推論能力は持っていない」

米AppleのAI研究者らは10月7日（現地時間）、「GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models」（LLMにおける数学的推論の限界を理解する）という論文を発表した。

この論文は、LLM（大規模言語モデル）が、本当に人間のように論理的に考えて問題を解けるのか、という疑問を検証している。結論としては、LLMは今のところ、表面的なパターンを真似て答えを出しているだけで、真の推論能力は持っていないと主張している。

研究者らは、これらの問題点を検証するために、「GSM-Symbolic」という新しいテスト方法を開発した。これは、LLMの数学的推論能力を評価するためのベンチマークデータセット「GSM8K」を改良し、問題の表現や数字を柔軟に変えられるようにしたもの。また、「GSM-NoOp」という、無関係な情報を含んだ問題集も作成し、LLMの推論能力を評価した。

実験の結果、OpenAIのGPT-4oやo1-previewなどのLLMは、他のLLMと比べて高い性能を示したが、それでもGSM-NoOpのような引っ掛け問題には弱く、真の推論能力を獲得するにはまだ課題があるとしている…
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https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2410/13/news070.html

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