論文の概要: Boosting Language Models Reasoning with Chain-of-Knowledge Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06427v3
• Date: Mon, 3 Jun 2024 14:59:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 21:20:11.309626
• Title: Boosting Language Models Reasoning with Chain-of-Knowledge Prompting
• Title（参考訳）: Chain-of-Knowledge Promptingによる言語モデルの強化
• Authors: Jianing Wang, Qiushi Sun, Xiang Li, Ming Gao,
• Abstract要約: CoK(Chain-of-Knowledge)は、構造三重の形で明確な知識証拠を引き出すことを目的としている。 さらに, 推論チェーンの信頼性を推定するF2-Verification法を導入する。 広汎な実験により,本手法はコモンセンス,事実,記号,算術的推論タスクの性能をさらに向上させることができることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.326858925174605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recently, Chain-of-Thought (CoT) prompting has delivered success on complex reasoning tasks, which aims at designing a simple prompt like ``Let's think step by step'' or multiple in-context exemplars with well-designed rationales to elicit Large Language Models (LLMs) to generate intermediate reasoning steps. However, the generated rationales often come with mistakes, making unfactual and unfaithful reasoning chains. To mitigate this brittleness, we propose a novel Chain-of-Knowledge (CoK) prompting, where we aim at eliciting LLMs to generate explicit pieces of knowledge evidence in the form of structure triple. This is inspired by our human behaviors, i.e., we can draw a mind map or knowledge map as the reasoning evidence in the brain before answering a complex question. Benefiting from CoK, we additionally introduce a F^2-Verification method to estimate the reliability of the reasoning chains in terms of factuality and faithfulness. For the unreliable response, the wrong evidence can be indicated to prompt the LLM to rethink. Extensive experiments demonstrate that our method can further improve the performance of commonsense, factual, symbolic, and arithmetic reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 最近、Chain-of-Thought(CoT)プロンプトは複雑な推論タスクの成功をもたらしており、これは '`Let's Think Step by Step'' のような単純なプロンプトを設計することを目的としている。 しかし、生成された合理性はしばしば間違いを伴い、非事実的で不誠実な推論連鎖を作る。 この脆さを緩和するために,我々は,構造三重の形で明示的な知識証拠を生成するためにLSMを抽出することを目的とした,新しい知識の連鎖(CoK)プロンプトを提案する。 これは人間の行動、つまり、複雑な質問に答える前に脳の推論証拠としてマインドマップや知識マップを描けることにインスパイアされている。 さらに, 事実性および忠実性の観点から, 推論チェーンの信頼性を推定するF^2-Verification法を導入する。 信頼できない反応については、誤った証拠がLSMに再考を促すために示される。 広汎な実験により,本手法はコモンセンス,事実,記号,算術的推論タスクの性能をさらに向上させることができることが示された。

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