論文の概要: Concise and Organized Perception Facilitates Reasoning in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03309v4
• Date: Thu, 13 Jun 2024 06:26:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-15 02:19:21.570556
• Title: Concise and Organized Perception Facilitates Reasoning in Large Language Models
• Title（参考訳）: 簡潔で組織化された知覚は、大規模言語モデルにおける推論をファシリテートする
• Authors: Junjie Liu, Shaotian Yan, Chen Shen, Liang Xie, Wenxiao Wang, Jieping Ye,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は, 推論作業における乱雑な内容や無関係な内容を扱う際に, 人間の認知バイアスに類似した障害パターンを示す。 コンシス・アンド・オーガナイズド・パーセプション(COP)という新しい推論手法を提案する。 COPは与えられたステートメントを慎重に分析し、冗長性を効率的に排除しながら、最も関連する情報を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.71672086718057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Exploiting large language models (LLMs) to tackle reasoning has garnered growing attention. It still remains highly challenging to achieve satisfactory results in complex logical problems, characterized by plenty of premises within the prompt and requiring multi-hop reasoning. In particular, the reasoning capabilities of LLMs are brittle to disorder and distractibility. In this work, we first examine the mechanism from the perspective of information flow and reveal that LLMs exhibit failure patterns akin to human-like cognitive biases when dealing with disordered and irrelevant content in reasoning tasks. However, in contrast to LLMs, disordered and irrelevant content does not significantly decrease human performance, as humans have a propensity to distill the most relevant information and systematically organize their thoughts, aiding them in responding to questions. Stem from that, we further propose a novel reasoning approach named Concise and Organized Perception (COP). COP carefully analyzes the given statements to identify the most pertinent information while eliminating redundancy efficiently. It then prompts the LLMs in a more organized form that adapts to the model's inference process. By perceiving concise and organized context, the reasoning abilities of LLMs can be better elicited. Extensive experimental results on several popular logical benchmarks (ProofWriter, PrOntoQA, PrOntoQA-OOD, and FOLIO) and math benchmark (DI-GSM) show that COP significantly outperforms previous state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 推論に取り組むために大規模な言語モデル(LLM)をエクスプロイトすることは、注目を集めている。 複雑な論理問題において満足な結果を達成することは依然として非常に困難であり、プロンプト内の多くの前提とマルチホップ推論が特徴である。 特に、LSMの推論能力は、乱れや乱れやすさに弱い。 本研究は,まず情報フローの観点からそのメカニズムを考察し,解析作業における乱れや無関係な内容を扱う際に,人間のような認知バイアスに類似した障害パターンを示すことを示す。 しかし、LSMとは対照的に、無秩序で無関係な内容は人間のパフォーマンスを著しく低下させるわけではない。 そこから,Concise and Organized Perception (COP) という新たな推論手法を提案する。 COPは与えられたステートメントを慎重に分析し、冗長性を効率的に排除しながら、最も関連する情報を識別する。 その後、モデルの推論プロセスに適応するより組織化された形式でLLMを誘導する。 簡潔で組織化された文脈を知覚することで、LLMの推論能力はより優れている。 ProofWriter, PrOntoQA, PrOntoQA-OOD, FOLIO) と数学ベンチマーク (DI-GSM) の大規模な実験結果から, COP は従来の最先端手法よりも大幅に優れていることが示された。

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