論文の概要: Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11903v1
• Date: Fri, 28 Jan 2022 02:33:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 07:53:50.675325
• Title: Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける思考プロンプトの連鎖
• Authors: Jason Wei, Xuezhi Wang, Dale Schuurmans, Maarten Bosma, Ed Chi, Quoc Le, Denny Zhou
• Abstract要約: 本稿では,コヒーレントな思考連鎖を生成する言語モデルについて考察する。 実験により、プロンプトによって思考の連鎖を誘導することで、十分な大きな言語モデルが推論タスクをよりよく実行できるようになることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.811278668446825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although scaling up language model size has reliably improved performance on a range of NLP tasks, even the largest models currently struggle with certain reasoning tasks such as math word problems, symbolic manipulation, and commonsense reasoning. This paper explores the ability of language models to generate a coherent chain of thought -- a series of short sentences that mimic the reasoning process a person might have when responding to a question. Experiments show that inducing a chain of thought via prompting can enable sufficiently large language models to better perform reasoning tasks that otherwise have flat scaling curves.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルのスケールアップは、様々なNLPタスクのパフォーマンスを確実に向上させたが、現在最大のモデルでさえ、数学語問題、記号操作、コモンセンス推論のような特定の推論タスクに苦戦している。 本稿は,質問に回答する際の推論過程を模倣した一連の短い文である,一貫性のある思考列を生成する言語モデルの能力について考察する。 実験により、プロンプトによって思考の連鎖を誘導することで、十分に大きな言語モデルが、平らなスケーリング曲線を持つ推論タスクをより良く実行できるようになることが示されている。

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