論文の概要: Forward-Backward Reasoning in Large Language Models for Mathematical Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07758v6
• Date: Wed, 5 Jun 2024 03:37:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 04:16:10.091812
• Title: Forward-Backward Reasoning in Large Language Models for Mathematical Verification
• Title（参考訳）: 数学的検証のための大規模言語モデルの前方逆推論
• Authors: Weisen Jiang, Han Shi, Longhui Yu, Zhengying Liu, Yu Zhang, Zhenguo Li, James T. Kwok,
• Abstract要約: 自己整合性(Self-Consistency)は、さまざまな推論チェーンの回答をサンプリングし、多数決によって最終回答を選択する。 候補解の検証に後方推論を導入する。 検証のための FOrward と BAckward Reasoning は最先端の性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.9495774606273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-Consistency samples diverse reasoning chains with answers and chooses the final answer by majority voting. It is based on forward reasoning and cannot further improve performance by sampling more reasoning chains when saturated. To further boost performance, we introduce backward reasoning to verify candidate answers. Specifically, for mathematical tasks, we mask a number in the question and ask the LLM to answer a backward question created by a simple template, i.e., to predict the masked number when a candidate answer is provided. Instead of using forward or backward reasoning alone, we propose FOBAR to combine FOrward and BAckward Reasoning for verification. Extensive experiments on six standard mathematical data sets and three LLMs show that FOBAR achieves state-of-the-art performance. In particular, FOBAR outperforms Self-Consistency, which uses forward reasoning alone, demonstrating that combining forward and forward reasoning is better. In addition, FOBAR performs better than existing verification methods, showing the effectiveness of the simple template used in backward reasoning and the proposed combination. Extensions to non-mathematical problems are also discussed and validated empirically.
• Abstract（参考訳）: 自己整合性(Self-Consistency)は、さまざまな推論チェーンの回答をサンプリングし、多数決によって最終回答を選択する。 前方推論に基づいており、飽和時により多くの推論鎖をサンプリングすることで、さらなる性能向上はできない。 性能をさらに向上するため、候補解の検証に後方推論を導入する。 具体的には、数学的なタスクに対して、質問の番号をマスキングし、単純なテンプレートによって作成された後方質問、すなわち、候補回答が提供されたときにマスクされた番号を予測するようLLMに求める。 FORward と BAckward Reasoning を組み合わせて検証する FOBAR を提案する。 6つの標準的な数学的データセットと3つのLCMに関する大規模な実験は、FOBARが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。 特に、FOBARはフォワード推論のみを使用し、フォワード推論とフォワード推論の組み合わせがより優れていることを示すセルフ一貫性よりも優れています。 さらに、FOBARは既存の検証手法よりも優れた性能を示し、後方推論に使用される単純なテンプレートと提案した組み合わせの有効性を示した。 非数学的問題への拡張も議論され、実証的に検証される。

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