論文の概要: When Do Program-of-Thoughts Work for Reasoning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15452v6
• Date: Mon, 18 Dec 2023 16:15:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 23:09:12.778684
• Title: When Do Program-of-Thoughts Work for Reasoning?
• Title（参考訳）: プログラム・オブ・思考は推論のためにいつ働くのか?
• Authors: Zhen Bi, Ningyu Zhang, Yinuo Jiang, Shumin Deng, Guozhou Zheng, Huajun Chen
• Abstract要約: 本稿では,コードと推論能力の相関性を測定するために,複雑性に富んだ推論スコア(CIRS)を提案する。 具体的には、抽象構文木を用いて構造情報をエンコードし、論理的複雑性を計算する。 コードはhttps://github.com/zjunlp/EasyInstructのEasyInstructフレームワークに統合される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.2699797837818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of embodied artificial intelligence, the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) play a pivotal role. Although there are effective methods like program-of-thought prompting for LLMs which uses programming language to tackle complex reasoning tasks, the specific impact of code data on the improvement of reasoning capabilities remains under-explored. To address this gap, we propose complexity-impacted reasoning score (CIRS), which combines structural and logical attributes, to measure the correlation between code and reasoning abilities. Specifically, we use the abstract syntax tree to encode the structural information and calculate logical complexity by considering the difficulty and the cyclomatic complexity. Through an empirical analysis, we find not all code data of complexity can be learned or understood by LLMs. Optimal level of complexity is critical to the improvement of reasoning abilities by program-aided prompting. Then we design an auto-synthesizing and stratifying algorithm, and apply it to instruction generation for mathematical reasoning and code data filtering for code generation tasks. Extensive results demonstrates the effectiveness of our proposed approach. Code will be integrated into the EasyInstruct framework at https://github.com/zjunlp/EasyInstruct.
• Abstract（参考訳）: 具体化された人工知能の領域では、大規模言語モデル(llm)の推論能力が重要な役割を果たす。 複雑な推論タスクに対処するためにプログラミング言語を使用するLLMのプログラム・オブ・シンクレット・プロンプトのような効果的な方法があるが、コードデータの推論能力改善に対する影響は未定のままである。 このギャップに対処するために、構造的属性と論理的属性を組み合わせた複雑性影響推論スコア(CIRS)を提案し、コードと推論能力の相関を測定する。 具体的には、抽象構文木を用いて構造情報をエンコードし、難易度と循環的複雑度を考慮して論理複雑性を計算する。 経験的分析により、複雑さのコードデータがLLMによって学習または理解されるわけではないことがわかった。 プログラム支援プロンプトによる推論能力の向上には最適な複雑性レベルが不可欠である。 次に,自動合成・階層化アルゴリズムを設計し,数学的推論のための命令生成とコード生成タスクのためのコードデータフィルタリングに適用する。 その結果,提案手法の有効性が示された。 コードはhttps://github.com/zjunlp/EasyInstructのEasyInstructフレームワークに統合される。

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