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Are LLMs following the correct reasoning paths?

Bangzheng Li, Ben Zhou, Fei Wang, Xingyu Fu, Dan Roth, Muhao Chen,

▶ University of California, Davis ▶ University of Pennsylvania   ▶ University of Southern California
arXiv Code Dataset

We propose a novel probing method and benchmark called EUREQA. EUREQA is an entity-searching task where a model finds a missing entity based on described multi-hop relations with other entities. These deliberately designed multi-hop relations create deceptive semantic associations, and models must stick to the correct reasoning path instead of incorrect shortcuts to find the correct answer. Experiments show that existing LLMs cannot follow correct reasoning paths and resist the attempt of greedy shortcuts. Analyses provide further evidence that LLMs rely on semantic biases to solve the task instead of proper reasoning, questioning the validity and generalizability of current LLMs’ high performances.

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LLMs make errors when correct surface-level semantic cues-entities are recursively replaced with descriptions, and the errors are likely related to token similarity. GPT-3.5-turbo is used for this example.

O Milagre De Anne Sullivan Dublado Para Baixar The EUREQA dataset

Download the dataset from [Dataset]

In EUREQA, every question is constructed through an implicit reasoning chain. The chain is constructed by parsing DBPedia. Each layer comprises three components: an entity, a fact about the entity, and a relation between the entity and its counterpart from the next layer. The layers stack up to create chains with different depths of reasoning. We verbalize reasoning chains into natural sentences and anonymize the entity of each layer to create the question. Questions can be solved layer by layer and each layer is guaranteed a unique answer. EUREQA is not a knowledge game: we adopt a knowledge filtering process that ensures that most LLMs have sufficient world knowledge to answer our questions.
EUREQA comprises a total of 2,991 questions of different reasoning depths and difficulties. The entities encompass a broad spectrum of topics, effectively reducing any potential bias arising from specific entity categories. These data are great for analyzing the reasoning processes of LLMs

Image 1
Categories of entities in EUREQA
Image 2
Splits of questions in EUREQA.

O Milagre De Anne Sullivan Dublado Para Baixar Performance

Here we present the accuracy of ChatGPT, Gemini-Pro and GPT-4 on the hard set of EUREQA across different depths d of reasoning (number of layers in the questions). We evaluate two prompt strategies: direct zero-shot prompt and ICL with two examples. In general, with the entities recursively substituted by the descriptions of reasoning chaining layers, and therefore eliminating surface-level semantic cues, these models generate more incorrect answers. When the reasoning depth increases from one to five on hard questions, there is a notable decline in performance for all models. This finding underscores the significant impact that semantic shortcuts have on the accuracy of responses, and it also indicates that GPT-4 is considerably more capable of identifying and taking advantage of these shortcuts.

depth d=1 d=2 d=3 d=4 d=5
direct icl direct icl direct icl direct icl direct icl
ChatGPT 22.3 53.3 7.0 40.0 5.0 39.2 3.7 39.3 7.2 39.0
Gemini-Pro 45.0 49.3 29.5 23.5 27.3 28.6 25.7 24.3 17.2 21.5
GPT-4 60.3 76.0 50.0 63.7 51.3 61.7 52.7 63.7 46.9 61.9

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Recomendações práticas

Embora as atuações originais sejam memoráveis, a dublagem clássica em português traz grandes benefícios:

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Nota: A identidade do dublador da personagem Helen Keller não foi encontrada nas fontes consultadas. O Milagre De Anne Sullivan Dublado Para Baixar

Neste artigo, vamos explorar a importância desta obra, o que a torna tão especial na versão dublada e como você pode ter acesso a esse conteúdo de forma segura. A História Por Trás de "O Milagre"

Esses serviços possuem o recurso "Baixar" ou "Download" em seus aplicativos para celulares e tablets. 2. Plataformas de Vídeo Gratuitas e Domínio Público

Vencedor de 2 Oscars (Melhor Atriz para Anne Bancroft e Melhor Atriz Coadjuvante para Patty Duke). Gênero: Drama / Biografia Conclusão Can’t copy the link right now

O filme está disponível no catálogo do Amazon Prime Video sob o título "O Milagre de Anna Sullivan".

A dublagem brasileira clássica (provavelmente produzida nos estúdios Herbert Richers ou Álamo) conseguiu transmitir a aspereza de Anne Sullivan e a frustração gutural de Helen Keller com uma fidelidade impressionante. Frases como "Helen, a palavra é a chave" ou o famoso grito de "Wah-wah" (a tentativa de Helen dizer "água") ganharam uma nova camada de significado com os dubladores locais.

Tudo muda com a chegada de Anne Sullivan, uma jovem professora que também enfrentou a cegueira parcial na infância. Com paciência obstinada, disciplina rigorosa e uma metodologia revolucionária baseada no tato, Sullivan tenta ensinar o significado das palavras à menina. A cena da bomba d'água, onde Helen finalmente compreende a conexão entre o elemento líquido e a palavra soletrada em sua mão, é considerada um dos momentos mais antológicos do cinema mundial. Por Que Assistir à Versão Dublada em Português? Neste artigo, vamos explorar a importância desta obra,

Espero que este blog post tenha sido útil e informativo. Se você tiver alguma outra solicitação ou precisar de mais informações, sinta-se à vontade para perguntar.

Assistir ao filme dublado é ter a oportunidade de sentir toda a intensidade dessas atuações de forma ainda mais próxima e impactante.

Para baixar ou assistir ao filme de forma segura, livre de vírus e respeitando os direitos autorais, as principais opções recomendadas são:

Onde Assistir ou Buscar "O Milagre de Anne Sullivan" Dublado

Verifique no catálogo da Apple TV ou YouTube Filmes , que frequentemente oferecem filmes clássicos dublados para aluguel ou compra.

Acknowledgement

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Usage and License Notices: The data abd code is intended and licensed for research use only. They are also restricted to uses that follow the license agreement of LLaMA, ChatGPT, and the original dataset used in the benchmark. The dataset is CC BY NC 4.0 (allowing only non-commercial use) and models trained using the dataset should not be used outside of research purposes.