論文の概要: Ladder-of-Thought: Using Knowledge as Steps to Elevate Stance Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16763v2
• Date: Thu, 7 Sep 2023 09:15:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 16:10:13.763945
• Title: Ladder-of-Thought: Using Knowledge as Steps to Elevate Stance Detection
• Title（参考訳）: Ladder-of-Thought:知識をスタンス検出のステップとして使う
• Authors: Kairui Hu, Ming Yan, Joey Tianyi Zhou, Ivor W. Tsang, Wen Haw Chong, Yong Keong Yap
• Abstract要約: 姿勢検出タスクにLadder-of-Thought(LoT)を導入する。 LoTは、小さなLMに高品質な外部知識を同化させ、生成した中間的論理を精査するように指示する。 実験では, 姿勢検出タスクにおけるCoTのGPT-3.5よりも16%改善し, 10%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.31406286956535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stance detection aims to identify the attitude expressed in a document towards a given target. Techniques such as Chain-of-Thought (CoT) prompting have advanced this task, enhancing a model's reasoning capabilities through the derivation of intermediate rationales. However, CoT relies primarily on a model's pre-trained internal knowledge during reasoning, thereby neglecting the valuable external information that is previously unknown to the model. This omission, especially within the unsupervised reasoning process, can affect the model's overall performance. Moreover, while CoT enhances Large Language Models (LLMs), smaller LMs, though efficient operationally, face challenges in delivering nuanced reasoning. In response to these identified gaps, we introduce the Ladder-of-Thought (LoT) for the stance detection task. Constructed through a dual-phase Progressive Optimization Framework, LoT directs the small LMs to assimilate high-quality external knowledge, refining the intermediate rationales produced. These bolstered rationales subsequently serve as the foundation for more precise predictions - akin to how a ladder facilitates reaching elevated goals. LoT achieves a balance between efficiency and performance. Our empirical evaluations underscore LoT's efficacy, marking a 16% improvement over GPT-3.5 and a 10% enhancement compared to GPT-3.5 with CoT on stance detection task.
• Abstract（参考訳）: スタンス検出は、文書に示される目標に対する態度を特定することを目的としている。 CoT(Chain-of-Thought)のような手法は、中間的論理の導出を通じてモデルの推論能力を向上し、この課題を推し進めている。 しかし、CoTは主に推論中のモデルの事前訓練された内部知識に依存しているため、これまでモデルに知られていなかった貴重な外部情報を無視している。 この省略、特に教師なしの推論プロセス内では、モデル全体のパフォーマンスに影響を与える可能性がある。 さらに、CoTはLarge Language Models (LLMs)を強化しているが、より小さなLMは効率的に運用されているものの、ニュアンスな推論を実現する上での課題に直面している。 これらのギャップに応答して、姿勢検出タスクにLadder-of-Thought(LoT)を導入する。 デュアルフェーズプログレッシブ最適化フレームワークを通じて構築されたLoTは、小さなLMに高品質な外部知識を同化させ、生成した中間的論理を洗練させる。 これらの確固たる合理性は、その後、より正確な予測の基礎となる。 LoTは効率と性能のバランスをとる。 実験では, 姿勢検出タスクにおけるCoTのGPT-3.5よりも16%改善し, 10%向上した。

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