論文の概要: SCREWS: A Modular Framework for Reasoning with Revisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13075v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 15:59:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-01 12:14:32.412906
• Title: SCREWS: A Modular Framework for Reasoning with Revisions
• Title（参考訳）: SCREWS: 修正による推論のためのモジュラーフレームワーク
• Authors: Kumar Shridhar, Harsh Jhamtani, Hao Fang, Benjamin Van Durme, Jason Eisner, Patrick Xia
• Abstract要約: 我々は、リビジョンを伴う推論のためのモジュラーフレームワークであるSCREWSを紹介する。 我々は、SCREWSが、共通のフレームワークの下で、いくつかの以前のアプローチを統合することを示す。 我々は,多種多様な推論タスクに基づいて,最先端のLCMを用いてフレームワークの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.698199183147935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can improve their accuracy on various tasks through iteratively refining and revising their output based on feedback. We observe that these revisions can introduce errors, in which case it is better to roll back to a previous result. Further, revisions are typically homogeneous: they use the same reasoning method that produced the initial answer, which may not correct errors. To enable exploration in this space, we present SCREWS, a modular framework for reasoning with revisions. It is comprised of three main modules: Sampling, Conditional Resampling, and Selection, each consisting of sub-modules that can be hand-selected per task. We show that SCREWS not only unifies several previous approaches under a common framework, but also reveals several novel strategies for identifying improved reasoning chains. We evaluate our framework with state-of-the-art LLMs (ChatGPT and GPT-4) on a diverse set of reasoning tasks and uncover useful new reasoning strategies for each: arithmetic word problems, multi-hop question answering, and code debugging. Heterogeneous revision strategies prove to be important, as does selection between original and revised candidates.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、フィードバックに基づいて出力を反復的に精製し、修正することで、様々なタスクにおける精度を向上させることができる。 これらのリビジョンはエラーをもたらす可能性があるので、以前の結果にロールバックする方がよい。 さらに、リビジョンは一般的に均質であり、最初の回答を生成するのと同じ推論方法を使うが、エラーを訂正することはない。 この領域での探索を可能にするために、我々はSCREWSというモジュラーフレームワークを紹介した。 サンプリング、条件付き再サンプリング、選択という3つの主要なモジュールで構成されており、それぞれがタスク毎に手動選択可能なサブモジュールで構成されている。 以上の結果から,ネジは複数のアプローチを共通の枠組みで統一するだけでなく,改良された推論連鎖を特定するための新しい手法もいくつか見いだせる。 我々は,従来のLCM (ChatGPT と GPT-4) を多種多様な推論タスクで評価し,算術語問題,マルチホップ質問応答,コードデバッグなど,それぞれに有用な新しい推論戦略を明らかにする。 異質な修正戦略は、オリジナル候補と改訂候補の間の選択と同様に重要であることが証明される。

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