Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hint of Thought prompting: an explainable and zero-shot approach to reasoning tasks with LLMs

論文の概要: Hint of Thought prompting: an explainable and zero-shot approach to reasoning tasks with LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11461v7
Date: Sun, 8 Sep 2024 06:41:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-11 04:24:51.588049
Title: Hint of Thought prompting: an explainable and zero-shot approach to reasoning tasks with LLMs
Title（参考訳）: Hint of Thought prompting:LLMによる推論タスクへの説明可能なゼロショットアプローチ
Authors: Ioktong Lei, Zhidong Deng,
Abstract要約: 本稿では、説明可能性とゼロショットの一般化を促進させる新しい思考ヒント(HoT)を提案する。説明可能なサブクエスト、論理的推論、答えの3つのステップに分けられる。実験の結果、HoTプロンプトは既存のゼロショットCoTと比較してゼロショット推論タスクにおいて大きな利点があることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.996787847938559
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Prompting becomes an increasingly important research topic for better utilization of LLMs. Although simple prompting performs well on single-step questions, it cannot permanently activate the correct knowledge path for multi-step reasoning tasks. The chain of thought (CoT), which often contains zero-shot CoT and few-shot CoT, is a recently developed prompting method that can explain the reasoning process to the LLM and outperforms simple prompting in three challenging reasoning tasks, including arithmetic, symbolic, and commonsense reasoning. Inspired by zero-shot CoT, and further extending the zero-shot ability, this paper proposes a novel hint of thought (HoT) prompting with explain-ability and zero-shot generalization. It is decomposed into three steps: explainable sub-questions, logical reasoning, and answering. Such three steps are sequentially ordered in step-by-step hints, which can be easily adjusted and explained to different tasks. Finally, experimental results demonstrate that our HoT prompting has a significant advantage on the zero-shot reasoning task compared to existing zero-shot CoT. We did zero-shot experiments on math tasks like GSM8K, ADDSUB, AQUA, SVAMP, and commonsense tasks such as StrategyQA. In particular, the accuracy of the proposed HoT prompting is improved with GSM8K from 40.50% to 70.65%, with AQUA from 31.9% to 46.4%, with SVAMP from 63.7% to 76.9%, and with ADDSUB from 74.7% to 87.34%, respectively, which even defeats the competitive PoT approach on GSM8k, AQUA, and SVAMP.
Abstract（参考訳）: プロンプティングは、LLMのより良い利用のための、ますます重要な研究トピックとなっている。単純なプロンプトは単段階の質問ではうまく機能するが、多段階推論タスクの正しい知識経路を永久に活性化することはできない。思考の連鎖(CoT)は、しばしばゼロショットCoTと少数ショットCoTを含むが、最近開発されたプロンプト法であり、LLMに推論プロセスを説明し、算術、記号、コモンセンス推論を含む3つの挑戦的推論タスクにおいて単純なプロンプトよりも優れている。ゼロショットCoTにインスパイアされ、さらにゼロショット能力を拡張し、説明可能性とゼロショット一般化を促進させる新しい思考ヒント(HoT)を提案する。説明可能なサブクエスト、論理的推論、答えの3つのステップに分けられる。このような3つのステップはステップバイステップのヒントで順番に順序付けされ、簡単に調整でき、異なるタスクに説明できる。最後に,実験結果から,HoTプロンプトは既存のゼロショットCoTと比較してゼロショット推論タスクに有意なアドバンテージを持つことが示された。 GSM8K, ADDSUB, AQUA, SVAMPなどの数学タスクとStrategyQAのような常識タスクについてゼロショット実験を行った。特に、提案されたHoTプロンプトの精度は、GSM8Kを40.50%から70.65%に、AQUAを31.9%から46.4%に、SVAMPを63.7%から76.9%に、ADDSUBを74.7%から87.34%に改善し、GSM8k、AQUA、SVAMPの競合するPoTアプローチを破る結果となった。

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