論文の概要: MoT: Memory-of-Thought Enables ChatGPT to Self-Improve

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05181v2
• Date: Mon, 9 Oct 2023 02:44:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 13:05:58.251683
• Title: MoT: Memory-of-Thought Enables ChatGPT to Self-Improve
• Title（参考訳）: mot:chatgptの自己改善を可能にするメモリ・オブ・マインド
• Authors: Xiaonan Li, Xipeng Qiu
• Abstract要約: 我々は,注釈付きデータセットやパラメータ更新を使わずに,大規模言語モデルによる自己改善を実現するためのフレームワークであるMemory-of-Thoughtを提案する。 実験結果から,算術的推論,常識推論,事実推論,自然言語推論において,ChatGPTの能力向上に寄与することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.90376920653507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive abilities in various tasks. However, fundamentally improving them depends on high-quality datasets or computationally expensive fine-tuning. On the contrary, humans can easily improve themselves by self-thinking and memory, without external resources. In this paper, we propose a framework, MoT, to let the LLM self-improve through Memory-of-Thought, without annotated datasets and parameter updates. Specifically, MoT is divided into two stages: 1. before the test stage, the LLM pre-thinks on the unlabeled dataset and saves the high-confidence thoughts as external memory; 2. During the test stage, given a test question, the LLM recalls relevant memory to help itself reason and answer it. Experimental results show that MoT can help ChatGPT significantly improve its abilities in arithmetic reasoning, commonsense reasoning, factual reasoning, and natural language inference. Further analyses show that each component contributes critically to the improvements and MoT can lead to consistent improvements across various CoT methods and LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて印象的な能力を示している。 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、自己思考と記憶によって容易に自己改善できる。 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,LCMがMemory-of-Thoughtを通じて自己改善できるフレームワークであるMoTを提案する。 具体的には、MoTは2つの段階に分けられる。 1. テストステージの前に、llmはラベルのないデータセットを事前に考え、信頼性の高い考えを外部記憶として保存する。 2. テスト段階では、テスト質問が与えられたとき、llmは関連する記憶を思い出し、それを推論し、答える。 実験結果から,算術的推論,常識推論,事実推論,自然言語推論におけるChatGPTの能力向上に寄与することが示唆された。 さらに分析したところ、各コンポーネントは改善に決定的に寄与し、MoTは様々なCoTメソッドやLLM間で一貫した改善をもたらすことが示された。

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