論文の概要: Generalizable Chain-of-Thought Prompting in Mixed-task Scenarios with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06692v3
• Date: Tue, 20 Feb 2024 15:27:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 20:40:01.841597
• Title: Generalizable Chain-of-Thought Prompting in Mixed-task Scenarios with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた混合タスクシナリオにおける一般化可能なチェーン・オブ・サート・プロンプト
• Authors: Anni Zou, Zhuosheng Zhang, Hai Zhao, Xiangru Tang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、チェーン・オブ・ソート(CoT)のプロンプトを活用することで、顕著な推論機能を明らかにしている。 本稿では,入力質問の種類が不明な混合タスクシナリオにおいて,一般化可能なCoTプロンプト機構であるGeM-CoTを提案する。 この技術設計により、GeM-CoTは10の公開推論タスクと23のBBHタスクにおいて優れた一般化能力と優れたパフォーマンスを同時に享受する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.05046964022844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have unveiled remarkable reasoning capabilities by exploiting chain-of-thought (CoT) prompting, which generates intermediate reasoning chains to serve as the rationale for deriving the answer. However, current CoT methods either simply employ general prompts such as Let's think step by step, or heavily rely on pre-defined task-specific demonstrations to attain preferable performances, thereby engendering an inescapable gap between performance and generalization. To bridge this gap, we propose GeM-CoT, a Generalizable CoT prompting mechanism in Mixed-task scenarios where the type of input questions is unknown. GeM-CoT first categorizes the question type and subsequently samples or constructs demonstrations from the corresponding data pool in an automatic pattern. With this technical design, GeM-CoT simultaneously enjoys superior generalization capabilities and remarkable performances on 10 public reasoning tasks and 23 BBH tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、中間的推論連鎖が解を導出する根拠となるように、チェーン・オブ・シンクレット (CoT) のプロンプトを活用することで、顕著な推論能力を示した。 しかし、現在のCoTメソッドは単に一歩ずつ考えるような一般的なプロンプトを使うか、あるいは、望ましいパフォーマンスを達成するために事前に定義されたタスク固有のデモに強く依存する。 このギャップを埋めるために、入力のタイプが不明な混合タスクシナリオにおいて、一般化可能なCoTプロンプト機構であるGeM-CoTを提案する。 GeM-CoTはまず質問タイプを分類し、その後、対応するデータプールから自動パターンでデモをサンプリングまたは構築する。 この技術設計により、GeM-CoTは10の公開推論タスクと23のBBHタスクにおいて優れた一般化能力と優れたパフォーマンスを同時に享受する。

関連論文リスト

• Instance-adaptive Zero-shot Chain-of-Thought Prompting [32.700073951068575]
  Zero-shot Chain-of-Thought (CoT) は,実世界の推論タスクにおける大規模言語モデル(LLM)の性能向上のための,シンプルかつ効果的な戦略として出現する。 この研究は、良いプロンプトと悪いプロンプトを適応的に微分することで、代替のゼロショットCoT推論スキームとして、インスタンス適応プロンプトアルゴリズムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T16:00:34Z)
• Chain of Thoughtlessness? An Analysis of CoT in Planning [17.329365493094542]
  推論問題におけるLLM(Large Language Model)のパフォーマンスは通常、分布から一般化しない。 本稿では,古典的計画領域であるBlocksworldの問題に対する思考連鎖のケーススタディを示す。 それらのプロンプトが問題クラスに特有である場合、一連の思考プロンプトから有意義なパフォーマンス改善が得られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T02:48:28Z)
• Pattern-Aware Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models [26.641713417293538]
  CoT(Chain-of- Thought)は言語モデルに複雑な多段階推論を誘導する。 このようなタスクにおいて、基礎となる推論パターンがより重要な役割を果たすことを示す。 本稿では,デモパターンの多様性を考慮したプロンプト手法であるPattern-Aware CoTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T07:50:00Z)
• Large Language Models as Analogical Reasoners [155.9617224350088]
  CoT(Chain-of- Thought)は、言語モデルのプロンプトとして、推論タスク全体で素晴らしいパフォーマンスを示す。 そこで本稿では,大規模言語モデルの推論プロセスを自動的にガイドする,新たなプロンプト手法であるアナログプロンプトを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T00:57:26Z)
• Analyzing Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models via Gradient-based Feature Attributions [10.621564997491808]
  チェーン・オブ・シークレット(CoT)のプロンプトは、大規模言語モデルの精度を実証的に改善することが示されている。 我々は、CoTプロンプトが特定の入力トークンに割り当てる相対的重要性に影響を及ぼすかどうかを検討する。 以上の結果から,CoTプロンプトは意味的関連トークンによるサリエンシスコアの規模を増大させるものではないが,サリエンシスコアのロバスト性を高め,モデル出力の摂動や変動に疑問を投げかけることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T08:51:30Z)
• Self-regulating Prompts: Foundational Model Adaptation without Forgetting [112.66832145320434]
  本稿では,PromptSRCと呼ばれる自己正規化フレームワークを提案する。 PromptSRCはタスク固有の汎用表現とタスクに依存しない汎用表現の両方に最適化するプロンプトを導く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-13T17:59:35Z)
• Enhancing Chain-of-Thoughts Prompting with Iterative Bootstrapping in Large Language Models [81.01397924280612]
  大規模言語モデル (LLM) は、ステップ・バイ・ステップ・チェーン・オブ・シークレット (CoT) をデモンストレーションとして組み込むことで、様々な推論タスクにおいて高い効果的な性能を達成することができる。 本稿では,イターCoT (Iterative bootstrapping in Chain-of-Thoughts Prompting) を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-23T13:54:39Z)
• Improving Task Generalization via Unified Schema Prompt [87.31158568180514]
  Unified Promptはフレキシブルでプロンプトの手法で、タスク入力スキーマに従って各タスクの学習可能なプロンプトを自動的にカスタマイズする。 異なるタスクスキーマの特徴を維持しながら、タスク間の共有知識をモデル化する。 このフレームワークは、8つのタスクタイプから下流に見えない16のタスクに対して、強力なゼロショットと少数ショットのパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-05T15:26:36Z)
• Reasoning over Hybrid Chain for Table-and-Text Open Domain QA [69.8436986668218]
  我々はChAin中心の推論と事前学習フレームワーク(CARP)を提案する。 CARPはハイブリッドチェーンを使用して、質問応答のための表とテキスト間の明示的な中間推論プロセスをモデル化する。 また,クロスモダリティ推論プロセスの同定において,事前学習モデルを強化するために,新しいチェーン中心の事前学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-15T16:11:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。