論文の概要: Plan, Verify and Switch: Integrated Reasoning with Diverse X-of-Thoughts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14628v2
• Date: Wed, 27 Dec 2023 13:54:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 21:58:50.927824
• Title: Plan, Verify and Switch: Integrated Reasoning with Diverse X-of-Thoughts
• Title（参考訳）: 計画, 検証, 切り替え: 異種X-of-Thoughtを用いた統合推論
• Authors: Tengxiao Liu, Qipeng Guo, Yuqing Yang, Xiangkun Hu, Yue Zhang, Xipeng Qiu, Zheng Zhang
• Abstract要約: 我々は,多種多様な推論の思考をLCMに促すことにより,総合的な問題解決フレームワーク XoT を提案する。 各質問に対して、XoTは常に最も適切なメソッドを選択して始まり、各メソッドを反復的に実行する。 各イテレーション内で、XoTは生成された回答の有効性を積極的にチェックし、外部エグゼクタからのフィードバックを取り入れます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.15322403136238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) have shown effectiveness with different prompting methods, such as Chain of Thought, Program of Thought, we find that these methods have formed a great complementarity to each other on math reasoning tasks. In this work, we propose XoT, an integrated problem solving framework by prompting LLMs with diverse reasoning thoughts. For each question, XoT always begins with selecting the most suitable method then executes each method iteratively. Within each iteration, XoT actively checks the validity of the generated answer and incorporates the feedback from external executors, allowing it to dynamically switch among different prompting methods. Through extensive experiments on 10 popular math reasoning datasets, we demonstrate the effectiveness of our proposed approach and thoroughly analyze the strengths of each module. Moreover, empirical results suggest that our framework is orthogonal to recent work that makes improvements on single reasoning methods and can further generalise to logical reasoning domain. By allowing method switching, XoT provides a fresh perspective on the collaborative integration of diverse reasoning thoughts in a unified framework. The code is available at https://github.com/tengxiaoliu/XoT.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は, 思考の連鎖, 思考のプログラムなど, 様々なプロンプト法で有効性を示したので, これらの手法が数学推論タスクにおいて互いに大きな相補関係を形成していることがわかった。 本稿では,様々な推論思考をllmに促し,統合型問題解決フレームワークであるxotを提案する。 各質問に対して、xotは常に最も適切なメソッドの選択から始まり、反復的に各メソッドを実行する。 各イテレーションの中で、xotは生成された回答の有効性を積極的にチェックし、外部エグゼキュータからのフィードバックを取り入れ、異なるプロンプトメソッド間で動的に切り替えることができる。 10の一般的な数学推論データセットに関する広範な実験を通じて,提案手法の有効性を実証し,各モジュールの強度を徹底的に解析する。 さらに、経験的結果は、我々のフレームワークは、単一推論メソッドを改善し、論理推論ドメインにさらに一般化する最近の作業と直交していることを示唆している。 メソッドの切り替えを可能にすることで、xotは統一フレームワークにおける多様な推論思考の協調的統合に関する新しい視点を提供する。 コードはhttps://github.com/tengxiaoliu/xotで入手できる。

関連論文リスト

• Thought-Path Contrastive Learning via Premise-Oriented Data Augmentation for Logical Reading Comprehension [9.67774998354062]
  これまでの研究は主に、Chain-of-Thought(CoT)やデータ拡張による論理的推論能力の向上に重点を置いてきた。 本稿では,CoTの論理式を生成するためのPODA(Premise-Oriented Data Augmentation)フレームワークを提案する。 また,本論文では,原案と反実例の推論経路を比較検討する新たな思考経路コントラスト学習手法についても紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-22T15:44:43Z)
• Iteration of Thought: Leveraging Inner Dialogue for Autonomous Large Language Model Reasoning [0.0]
  反復的人間のエンゲージメントは、大規模言語モデル(LLM)の高度な言語処理能力を活用するための一般的かつ効果的な手段である。 思考の反復(IoT)フレームワークを提案する。 静的アプローチや半静的アプローチとは異なり、IoTは進化するコンテキストに基づいて推論パスを動的に適応する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T09:44:17Z)
• Generating Chain-of-Thoughts with a Pairwise-Comparison Approach to Searching for the Most Promising Intermediate Thought [70.30423016640749]
  CoT法(Chain-of- Thoughts)は、大規模言語モデルにステップバイステップの推論を誘導し、単純から複雑への問題解決を可能にする手法である。 大規模言語モデル (LLMs) による評価は、一般的にうるさく、信頼できないものであり、将来有望な中間的思考を選択する際の生成過程を誤解させる可能性がある。 本稿では,Vapnikの原理を動機として,ポイントワイドスコアではなくペアワイズ比較評価を用いて,有望な中間思考を探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-10T09:51:03Z)
• Diversity of Thought Improves Reasoning Abilities of LLMs [26.149914503910235]
  大規模言語モデル(LLM)は、複雑な推論を必要とする設定で苦労するために文書化されている。 我々は、思考の多様性の手段として、入力プロンプトのバリエーションを作成し、活用する方法について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T00:01:41Z)
• SCREWS: A Modular Framework for Reasoning with Revisions [58.698199183147935]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T15:59:54Z)
• Self-Polish: Enhance Reasoning in Large Language Models via Problem Refinement [50.62461749446111]
  Self-Polish(SP)は、与えられた問題を徐々に洗練し、より理解しやすく解けるように誘導することによって、モデルの推論を促進する新しい方法である。 SPは、CoTのような答え/推論サイドの他のすべてのプロンプトメソッドであり、最先端の技術とのシームレスな統合を可能にし、さらなる改善を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T19:58:30Z)
• Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models [94.70184390935661]
  言語(テキスト)と視覚(画像)のモダリティを2段階のフレームワークに組み込んだマルチモーダルCoTを提案する。 その結果,ScienceQA と A-OKVQA のベンチマークは,提案手法の有効性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T07:51:19Z)
• Taxonomy of Dual Block-Coordinate Ascent Methods for Discrete Energy Minimization [96.1052289276254]
  離散的グラフィカルモデルにおける最大姿勢推定問題と、二重ブロック座標法に基づく解法について考察する。 既存のすべてのソルバをひとつのフレームワークにマッピングし、設計原則をより深く理解できるようにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-16T15:49:13Z)

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。