論文の概要: Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09687v3
• Date: Fri, 24 Nov 2023 09:13:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 03:41:59.281014
• Title: Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models
• Title（参考訳）: 思考のグラフ: 大きな言語モデルで精巧な問題を解決する
• Authors: Maciej Besta, Nils Blach, Ales Kubicek, Robert Gerstenberger, Lukas Gianinazzi, Joanna Gajda, Tomasz Lehmann, Michal Podstawski, Hubert Niewiadomski, Piotr Nyczyk, Torsten Hoefler
• Abstract要約: Graph of Thoughts (GoT)は、大規模言語モデル(LLM)のプロンプト機能を向上させるフレームワークである。 GoTの主な利点は、LLMによって生成された情報を任意のグラフとしてモデル化できることである。 この研究は、推論を人間の思考や再発のような脳のメカニズムに近づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.711472857775085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Graph of Thoughts (GoT): a framework that advances prompting capabilities in large language models (LLMs) beyond those offered by paradigms such as Chain-of-Thought or Tree of Thoughts (ToT). The key idea and primary advantage of GoT is the ability to model the information generated by an LLM as an arbitrary graph, where units of information ("LLM thoughts") are vertices, and edges correspond to dependencies between these vertices. This approach enables combining arbitrary LLM thoughts into synergistic outcomes, distilling the essence of whole networks of thoughts, or enhancing thoughts using feedback loops. We illustrate that GoT offers advantages over state of the art on different tasks, for example increasing the quality of sorting by 62% over ToT, while simultaneously reducing costs by >31%. We ensure that GoT is extensible with new thought transformations and thus can be used to spearhead new prompting schemes. This work brings the LLM reasoning closer to human thinking or brain mechanisms such as recurrence, both of which form complex networks.
• Abstract（参考訳）: graph of thoughts (got): 大規模言語モデル(llm)におけるプロンプト機能を、chain-of-thoughtやtree of thoughts (tot)といったパラダイムによって提供されるものを超えて推進するフレームワークです。 GoTの鍵となるアイデアと主要な利点は、LLMによって生成された情報を任意のグラフとしてモデル化する能力であり、そこでは情報の単位(LLM思考)が頂点であり、エッジはこれらの頂点間の依存関係に対応する。 このアプローチにより、任意のLLM思考を相乗的な結果に組み合わせ、思考のネットワーク全体の本質を蒸留したり、フィードバックループを用いて思考を強化することができる。 例えば、totよりもソートの品質を62%向上させ、同時にコストを31%以上削減するなどである。 我々は、getが新しい思考変換によって拡張可能であることを保証し、それによって新しいプロンプトスキームを先導することができる。 この研究は、LLM推論を人間の思考や再発などの脳機構に近づけ、どちらも複雑なネットワークを形成する。

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