論文の概要: Verify-and-Edit: A Knowledge-Enhanced Chain-of-Thought Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03268v1
• Date: Fri, 5 May 2023 03:49:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 15:29:45.357961
• Title: Verify-and-Edit: A Knowledge-Enhanced Chain-of-Thought Framework
• Title（参考訳）: Verify-and-Edit: 知識強化型Chain-of-Thoughtフレームワーク
• Authors: Ruochen Zhao, Xingxuan Li, Shafiq Joty, Chengwei Qin, Lidong Bing
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)がNLPの標準となり、生成および推論タスクのパフォーマンスが向上した。 最も致命的な欠点の1つは、事実の正しさの欠如である。 非現実的なテキストを生成することは、パフォーマンスを低下させるだけでなく、アプリケーションの信頼性と妥当性を低下させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.7264686036634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) have become the norm in NLP, demonstrating good performance in generation and reasoning tasks, one of its most fatal disadvantages is the lack of factual correctness. Generating unfactual texts not only leads to lower performances but also degrades the trust and validity of their applications. Chain-of-Thought (CoT) prompting improves trust and model performance on complex reasoning tasks by generating interpretable reasoning chains, but still suffers from factuality concerns in knowledge-intensive tasks. In this paper, we propose the Verify-and-Edit framework for CoT prompting, which seeks to increase prediction factuality by post-editing reasoning chains according to external knowledge. Building on top of GPT-3, our framework lead to accuracy improvements in multiple open-domain question-answering tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がNLPの標準となり、生成および推論タスクにおける優れたパフォーマンスを示すにつれ、最も致命的な欠点の1つは、事実の正しさの欠如である。 実際のテキストを生成するとパフォーマンスが低下するだけでなく、アプリケーションの信頼性と妥当性が低下する。 CoT(Chain-of-Thought)は、解釈可能な推論連鎖を生成することによって、複雑な推論タスクにおける信頼とモデルのパフォーマンスを向上させるが、それでも知識集約タスクにおける事実性の懸念に悩まされている。 本稿では,外的知識に基づいた後編集推論チェーンによる予測事実性の向上を目指す,cotプロンプトのための検証・編集フレームワークを提案する。 GPT-3上に構築したフレームワークは,複数のオープンドメイン質問応答タスクにおいて精度の向上を実現する。

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