論文の概要: Human-in-the-Loop through Chain-of-Thought

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07932v1
• Date: Sat, 10 Jun 2023 04:31:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 12:34:55.792678
• Title: Human-in-the-Loop through Chain-of-Thought
• Title（参考訳）: チェーン・オブ・マインド(chain-of-thought)を通した人間のループ
• Authors: Zefan Cai, Baobao Chang, Wenjuan Han
• Abstract要約: 本稿では,手動補正システム(Manual Correction System, MCS)について述べる。 一歩前進して、人間をループに乗せたシステムを考えると、人間に性能を向上させるだけでなく、コストも抑えることになる。 そこで我々は,古典経済学理論に基づくCAMLOP(Cost-utility Analysis Model for Human-in-the-Loop Systems)を提出し,実用性と対応するコストを分析し,定量化し,バランスをとる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.620676911399112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While the emergence of powerful language models along with Chain-of-thought prompting has made automation more and more omnipresent, it sometimes demonstrates its weakness in long-term or multi-step logical reasoning. For example, users don't always get desirable answers for complex mathematical problems without human involvement. Against this background, we present the Manual Correction System (MCS) -- a human-in-the-loop system enhanced by Chain-of-Thought prompting, which explores how manual correction of sub-logics in rationales can improve LLM's reasoning performance. Moving one step forward, considering a system with human-in-the-loop involves more than having humans improve performance but also controlling the cost. Therefore, we post a Cost-utility Analysis Model for Human-in-the-Loop systems (CAMLOP) based on classical economics theory to analyze, quantify and balance the utility and the corresponding cost. We conduct experiments of MCS and CAMLOP with twelve datasets. A significant advantage w.r.t cost and utility proves its superiority over strong baselines.
• Abstract（参考訳）: 強力な言語モデルの出現とChain-of- Thoughtプロンプトによって、自動化が一様になる一方で、長期的な論理的推論や多段階論理的推論において、その弱点が示されることもある。 例えば、ユーザーは人間の関与なしに複雑な数学的問題に対して望ましい回答を得るとは限らない。 そこで本研究では,理論理論における部分論理の手動補正がllmの推論性能をいかに向上させるかを検討するために,ループ内ヒューマン・イン・ザ・ループシステムである手作業補正システム(mcs)を提案する。 一歩前進して、人間をループに乗せたシステムを考えると、人間に性能を向上させるだけでなく、コストも抑えることになる。 そこで,本稿では,古典経済学理論を基礎として,費用対効果分析モデル(CAMLOP)を提案し,実用性とそれに対応するコストを分析し,定量化し,バランスをとる。 MCSとCAMLOPを12のデータセットで実験する。 w.r.t のコストとユーティリティは、強力なベースラインよりも優れていることを証明している。

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