論文の概要: RCOT: Detecting and Rectifying Factual Inconsistency in Reasoning by Reversing Chain-of-Thought

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11499v2
• Date: Mon, 2 Oct 2023 03:59:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 14:53:35.446254
• Title: RCOT: Detecting and Rectifying Factual Inconsistency in Reasoning by Reversing Chain-of-Thought
• Title（参考訳）: RCOT:思考の連鎖逆転による推論の不整合の検出と抑制
• Authors: Tianci Xue, Ziqi Wang, Zhenhailong Wang, Chi Han, Pengfei Yu, Heng Ji
• Abstract要約: Reversing Chain-of-Thought (RCoT) は、大規模言語モデルの推論能力を改善する新しい手法である。 RCoTは生成したソリューションにおける事実の不整合を自動的に検出し、修正する。 手書きのきめ細かいフィードバックがLLMの推論能力を大幅に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.558892336235914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language Models (LLMs) have achieved promising performance on arithmetic reasoning tasks by incorporating step-by-step chain-of-thought (CoT) prompting. However, LLMs face challenges in maintaining factual consistency during reasoning, exhibiting tendencies to condition overlooking, question misinterpretation, and condition hallucination over given problems. Existing methods use coarse-grained feedback (e.g., whether the answer is correct) to improve factual consistency. In this work, we propose RCoT (Reversing Chain-of-Thought), a novel method to improve LLMs' reasoning abilities by automatically detecting and rectifying factual inconsistency in LLMs, generated solutions. To detect factual inconsistency, RCoT first asks LLMs to reconstruct the problem based on generated solutions. Then fine-grained comparisons between the original problem and the reconstructed problem expose the factual inconsistency in the original solutions. To rectify the solution, RCoT formulates detected factual inconsistency into fine-grained feedback to guide LLMs in revising solutions. Experimental results demonstrate improvements of RCoT over standard CoT, Self-Consistency and Self-Refine across seven arithmetic datasets. Moreover, we find that manually written fine-grained feedback can dramatically improve LLMs' reasoning abilities (e.g., ChatGPT reaches 94.6% accuracy on GSM8K), encouraging the community to further explore the fine-grained feedback generation methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ステップ・バイ・ステップ・チェーン・オブ・シークレット(CoT)プロンプトを導入し、算術推論タスクにおいて有望な性能を達成した。 しかし、LLMは、推論中の事実整合性の維持、条件見落としの傾向、疑わしい解釈、与えられた問題に対する条件幻覚といった課題に直面している。 既存の方法は、粗いフィードバック(例えば、答えが正しいかどうか)を使って、事実整合性を改善する。 本研究では, LLMにおける事実整合性を自動的に検出し, 修正することにより, LLMの推論能力を向上させる新しい手法である RCoT (Reversing Chain-of-Thought) を提案する。 事実整合性を検出するために、RCoT はまず LLM に対して、生成した解に基づいて問題を再構築するよう要求する。 そして、元の問題と再構成された問題の細かな比較は、元の解の事実的矛盾を露呈する。 解を正すために、RCoT式は、実際の矛盾を検出してきめ細かいフィードバックを与え、解の修正にLSMを導く。 実験により、7つの算術データセット間での標準CoT, 自己整合性, 自己整合性に対するRCoTの改善が示された。 さらに、手書きのきめ細かいフィードバックは、LCMの推論能力(例えば、ChatGPTはGSM8Kで94.6%の精度に達する)を劇的に向上させ、よりきめ細かいフィードバック生成方法の探求を促している。

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