論文の概要: Deductive Verification of Chain-of-Thought Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03872v3
• Date: Tue, 3 Oct 2023 19:48:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 18:45:17.265899
• Title: Deductive Verification of Chain-of-Thought Reasoning
• Title（参考訳）: チェーン・オブ・サート推論の導出検証
• Authors: Zhan Ling, Yunhao Fang, Xuanlin Li, Zhiao Huang, Mingu Lee, Roland Memisevic and Hao Su
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクを実行する上で、Chain-of-Thoughtの恩恵を受ける。 CoTはモデルがより包括的な推論プロセスを生成することを可能にするが、中間的推論ステップに重点を置くことは、必然的に幻覚や累積エラーをもたらす可能性がある。 本研究では,自然言語に基づく帰納的推論形式であるNatural Programを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.79166959432764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) significantly benefit from Chain-of-Thought (CoT) prompting in performing various reasoning tasks. While CoT allows models to produce more comprehensive reasoning processes, its emphasis on intermediate reasoning steps can inadvertently introduce hallucinations and accumulated errors, thereby limiting models' ability to solve complex reasoning tasks. Inspired by how humans engage in careful and meticulous deductive logical reasoning processes to solve tasks, we seek to enable language models to perform explicit and rigorous deductive reasoning, and also ensure the trustworthiness of their reasoning process through self-verification. However, directly verifying the validity of an entire deductive reasoning process is challenging, even with advanced models like ChatGPT. In light of this, we propose to decompose a reasoning verification process into a series of step-by-step subprocesses, each only receiving their necessary context and premises. To facilitate this procedure, we propose Natural Program, a natural language-based deductive reasoning format. Our approach enables models to generate precise reasoning steps where subsequent steps are more rigorously grounded on prior steps. It also empowers language models to carry out reasoning self-verification in a step-by-step manner. By integrating this verification process into each deductive reasoning stage, we significantly enhance the rigor and trustfulness of generated reasoning steps. Along this process, we also improve the answer correctness on complex reasoning tasks. Code will be released at https://github.com/lz1oceani/verify_cot.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、様々な推論タスクの実行を促す連鎖的思考(cot)の恩恵を受ける。 CoTはモデルがより包括的な推論プロセスを生成することを可能にするが、中間的推論ステップに重点を置くことは、必然的に幻覚や累積誤差を導入し、複雑な推論タスクを解くモデルの能力を制限する。 人間の課題解決に用いた注意深い推論的論理的推論プロセスへの取り組みから着想を得て、言語モデルによる明示的で厳格な推論を可能にし、自己検証を通じて推論プロセスの信頼性を確保することを目指す。 しかし、ChatGPTのような先進的なモデルであっても、導出的推論プロセス全体の妥当性を直接検証することは困難である。 これを踏まえて,推論検証プロセスをステップバイステップの一連のサブプロセスに分解し,それぞれに必要なコンテキストと前提のみを受け取ることを提案する。 そこで本研究では,自然言語に基づく推論形式であるNatural Programを提案する。 我々のアプローチでは、モデルがより厳密な事前ステップに基づく正確な推論ステップを生成することができる。 また、言語モデルに対して、段階的に自己検証を行う権限を与える。 この検証プロセスを各推論段階に統合することにより、生成した推論段階の厳密性と信頼性を著しく向上する。 この過程では,複雑な推論タスクに対する回答の正確性も向上する。 コードはhttps://github.com/lz1oceani/verify_cotでリリースされる。

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