論文の概要: MoT: Pre-thinking and Recalling Enable ChatGPT to Self-Improve with
Memory-of-Thoughts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05181v1
- Date: Tue, 9 May 2023 05:25:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 13:45:29.862008
- Title: MoT: Pre-thinking and Recalling Enable ChatGPT to Self-Improve with
Memory-of-Thoughts
- Title（参考訳）: MoT: ChatGPTを思い浮かべてリコールする
- Authors: Xiaonan Li, Xipeng Qiu
- Abstract要約: 思考の記憶を通してLLMを自己改善させるフレームワークであるMoTを提案する。
実験結果から,ChatGPTは数学推論,コモンセンス推論,事実推論,自然言語推論の能力向上に有効であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.8981263565611
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models have shown impressive abilities on various tasks.
However, fundamentally improving them depends on high-quality datasets or
computationally expensive fine-tuning. On the contrary, human can easily
improve themselves by thinking and memory, without external resources. In this
paper, we propose a framework, MoT, to let the LLM self-improve through Memory
of Thoughts, without annotated datasets and parameter updates. Specifically,
the framework is divided into two stages: 1. before the test stage, we let the
LLM pre-think on the unlabeled dataset and save the high-confidence thoughts as
external memory; 2. during inference, given a test question, we let the LLM
recall relevant memory to help itself reason and answer it. Experimental
results show that the proposed framework can help ChatGPT significantly improve
its abilities in math reasoning, commonsense reasoning, factual reasoning and
natural language inference. Further analyses show that each component
contributes critically to the improvements.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは様々なタスクで素晴らしい能力を発揮しています。
しかし、基本的には高品質なデータセットや計算コストの高い微調整に依存する。
逆に、人間は外部リソースを使わずに、思考と記憶によって容易に自分自身を改善することができる。
本稿では,注釈付きデータセットやパラメータ更新を使わずに,思考の記憶を通じてLLMを自己改善するフレームワークであるMoTを提案する。
具体的には、フレームワークは2つのステージに分けられる。
1. テストステージの前に、LLMはラベルなしデータセットを事前に考えさせ、信頼度の高い思考を外部メモリとして保存する。
2. 推論の間、テスト質問が与えられたとき、llmは関連するメモリを思い出させ、それ自身を推論し、答えさせる。
実験の結果,提案フレームワークはchatgptが数学推論,常識推論,事実推論,自然言語推論の能力を大幅に向上できることがわかった。
さらなる分析により、各コンポーネントが改善に決定的に寄与することが示された。
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