論文の概要: Why think step-by-step? Reasoning emerges from the locality of experience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03843v1
• Date: Fri, 7 Apr 2023 21:04:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 19:18:33.220297
• Title: Why think step-by-step? Reasoning emerges from the locality of experience
• Title（参考訳）: なぜ段階的に考えるのか? 経験の局所性から推論が現れる
• Authors: Ben Prystawski, Noah D. Goodman
• Abstract要約: 本研究では, 互いに強く影響する変数の局所的クラスタからなるデータを学習する場合, 推論が有効であるという仮説を考察する。 言語モデルの条件付き確率を中間的推論ステップと無関係に比較する。 本研究は, 学習データの統計的構造が, 推論の有効性を段階的に推し進めることを示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.50715752268432
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans have a powerful and mysterious capacity to reason. By working through a series of purely mental steps, we can make inferences we would not be capable of making directly -- despite that fact that we get no additional data from the world. Similarly, large language models can perform better at complex tasks through chain-of-thought reasoning, where they generate intermediate steps before answering a question. We use language models to investigate the questions of when and why reasoning is helpful, testing the hypothesis that reasoning is effective when training data consisting of local clusters of variables that influence each other strongly. These training conditions enable the chaining of accurate local inferences in order to estimate relationships between variables that were not seen together in training. We train an autoregressive transformer on samples from joint distributions defined by Bayes nets, but only include a subset of all the variables in each sample. We compare language models' ability to match conditional probabilities both with and without intermediate reasoning steps, finding that intermediate steps help only when the training data is locally structured with respect to dependencies between variables. Furthermore, intermediate variables need to be relevant to the relationship between observed information and target inferences. Our results illustrate how the statistical structure of training data drives the effectiveness of reasoning step by step.
• Abstract（参考訳）: 人間は力強く神秘的な能力を持っている。 純粋に精神的な一連のステップを通じて作業することで、世界から追加のデータが得られていないにもかかわらず、直接的に行うことができない推論が可能になる。 同様に、大きな言語モデルは、質問に答える前に中間ステップを生成するチェーン・オブ・ソート推論を通じて複雑なタスクでより良く機能する。 我々は,推論がいつ,なぜ役に立つのかという疑問を言語モデルを用いて調査し,相互に強い影響を与える変数の局所クラスタからなるデータのトレーニングにおいて,推論が有効であるという仮説を検証した。 これらの訓練条件は、訓練中に一緒に見られなかった変数間の関係を推定するために、正確な局所推論の連鎖を可能にする。 ベイズネットが定義した共役分布からサンプルに対して自己回帰変換器を訓練するが、各サンプルの変数のサブセットのみを含む。 言語モデルの条件付き確率を中間的推論ステップと無関係に一致させる能力を比較し,中間段階が変数間の依存関係に関して局所的に構造化された場合のみ有効であることを示す。 さらに、中間変数は観測情報とターゲット推論の関係に関係している必要がある。 この結果から,学習データの統計的構造が推論の有効性を段階的に推し進めることを示す。

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