論文の概要: SelfCheck: Using LLMs to Zero-Shot Check Their Own Step-by-Step Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00436v3
• Date: Thu, 5 Oct 2023 12:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 21:40:31.737895
• Title: SelfCheck: Using LLMs to Zero-Shot Check Their Own Step-by-Step Reasoning
• Title（参考訳）: SelfCheck:LDMを使って独自のステップバイステップ推論をゼロショットする
• Authors: Ning Miao, Yee Whye Teh, Tom Rainforth
• Abstract要約: SelfCheckは、ステップバイステップの推論でエラーを認識する汎用的なゼロショット検証スキーマである。 我々は,3つのデータセット(GSM8K,MathQA,MATH)上でSelfCheckをテストし,エラーの認識に成功し,最終的な回答精度が向上することを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.76083560152823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent progress in large language models (LLMs), especially the invention of chain-of-thought prompting, has made it possible to automatically answer questions by stepwise reasoning. However, when faced with more complicated problems that require non-linear thinking, even the strongest LLMs make mistakes. To address this, we explore whether LLMs are able to recognize errors in their own step-by-step reasoning, without resorting to external resources. To this end, we propose SelfCheck, a general-purpose zero-shot verification schema for recognizing such errors. We then use the results of these checks to improve question-answering performance by conducting weighted voting on multiple solutions to the question. We test SelfCheck on three datasets (GSM8K, MathQA, and MATH) and find that it successfully recognizes errors and, in turn, increases final answer accuracies.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩、特にチェーン・オブ・シンセサイザーの発明は、段階的に推論することで自動的に質問に答えることを可能にする。 しかし、非線形思考を必要とするより複雑な問題に直面した場合、最強のllmでさえ誤りを犯す。 そこで本研究では,LLMが外部リソースを使わずに,ステップバイステップの推論でエラーを認識できるかどうかを考察する。 そこで本研究では,このような誤りを認識可能な汎用ゼロショット検証スキーマであるSelfCheckを提案する。 次に,複数の解に対する重み付け投票を行うことで,質問応答性能を向上させるために,これらのチェックの結果を利用する。 我々は,3つのデータセット(GSM8K,MathQA,MATH)上でSelfCheckをテストし,エラーの認識に成功し,最終的な回答精度が向上することを確認した。

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