論文の概要: Unlocking Temporal Question Answering for Large Language Models with Tailor-Made Reasoning Logic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15014v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 16:00:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:56:52.990439
• Title: Unlocking Temporal Question Answering for Large Language Models with Tailor-Made Reasoning Logic
• Title（参考訳）: タイラーメイド推論論理を用いた大規模言語モデルの解答
• Authors: Xingxuan Li, Liying Cheng, Qingyu Tan, Hwee Tou Ng, Shafiq Joty, Lidong Bing,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、時間的推論に関わる際に課題に直面します。 本研究では,時間的質問応答タスクに特化して設計された新しいフレームワークであるTempLogicを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.59255070520673
• License:
• Abstract: The temporal aspect is a significant dimension of our reality. We notice the challenge that large language models (LLMs) face when engaging in temporal reasoning. Our preliminary experiments show that methods involving the generation of intermediate reasoning steps, such as chain-of-thought and program-aided language models, do not consistently boost the performance of complex temporal question-answering tasks. This limitation can be attributed to the LLMs' inadequate understanding of temporal information. To address this problem, we propose TempLogic, a novel framework designed specifically for temporal question-answering tasks across three levels of reasoning. TempLogic incorporates retrieval-guided context distillation, temporal data extraction, and tailor-made logic reasoning. Extensive experiments and analysis demonstrate the effectiveness of our framework in solving intricate time-bound reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 時間的側面は私たちの現実の重要な次元です。 時間的推論に携わる場合、大きな言語モデル(LLM)が直面する課題に気づく。 予備的な実験では、チェーン・オブ・ソートやプログラム支援言語モデルのような中間的推論ステップの生成を含む手法は、複雑な時間的質問応答タスクの性能を継続的に向上させるものではないことが示された。 この制限は、LLMが時間情報の不十分な理解に起因していると考えられる。 この問題に対処するために,3段階の推論の時間的問合せタスクに特化して設計された新しいフレームワークであるTempLogicを提案する。 TempLogicには、検索誘導のコンテキスト蒸留、時間的データ抽出、尾行論理推論が組み込まれている。 大規模な実験と分析は、複雑な時間的推論タスクを解く上で、我々のフレームワークの有効性を実証する。

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