論文の概要: Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04254v2
• Date: Sun, 12 Nov 2023 15:09:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 19:24:15.790428
• Title: Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought Generation
• Title（参考訳）: 思考のすべて:思考生成のためのペンローズ三角形の法則の否定
• Authors: Ruomeng Ding, Chaoyun Zhang, Lu Wang, Yong Xu, Minghua Ma, Wei Zhang, Si Qin, Saravan Rajmohan, Qingwei Lin and Dongmei Zhang
• Abstract要約: 我々は,既存の思考パラダイムのペンローズ三角形の法則に反する,思考のすべて (XoT) と呼ばれる新しい思考促進手法を導入する。 XoTは、事前訓練された強化学習とモンテカルロ木探索(MCTS)を活用して、外部ドメイン知識を思考に組み込む。 我々は,ゲーム24,8-Puzzle,Pocket Cubeなど,難解な複数解問題に対するXoTの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.472954457731355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have revolutionized decision-making by breaking down complex problems into more manageable language sequences referred to as ``thoughts''. An effective thought design should consider three key perspectives: performance, efficiency, and flexibility. However, existing thought can at most exhibit two of these attributes. To address these limitations, we introduce a novel thought prompting approach called ``Everything of Thoughts'' (XoT) to defy the law of ``Penrose triangle of existing thought paradigms. XoT leverages pretrained reinforcement learning and Monte Carlo Tree Search (MCTS) to incorporate external domain knowledge into thoughts, thereby enhancing LLMs' capabilities and enabling them to generalize to unseen problems efficiently. Through the utilization of the MCTS-LLM collaborative thought revision framework, this approach autonomously produces high-quality comprehensive cognitive mappings with minimal LLM interactions. Additionally, XoT empowers LLMs to engage in unconstrained thinking, allowing for flexible cognitive mappings for problems with multiple solutions. We evaluate XoT on several challenging multi-solution problem-solving tasks, including Game of 24, 8-Puzzle, and Pocket Cube. Our results demonstrate that XoT significantly outperforms existing approaches. Notably, XoT can yield multiple solutions with just one LLM call, showcasing its remarkable proficiency in addressing complex problems across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、複雑な問題をより管理可能な言語シーケンスに分解することで、意思決定に革命をもたらした。 効果的な思考設計は、パフォーマンス、効率、柔軟性の3つの重要な観点を考慮するべきです。 しかし、現存する思想には2つの属性がある。 これらの制約に対処するため、既存の思考パラダイムの「ペンローズ三角形」の法則を無視する「思考のすべて」と呼ばれる新しい思考促進手法を導入する。 XoTは、事前訓練された強化学習とモンテカルロ木探索(MCTS)を活用して、外部のドメイン知識を思考に組み込むことにより、LLMの能力を向上し、問題の発見を効率的に一般化できるようにする。 MCTS-LLM協調思考修正フレームワークの利用により、最小限のLLM相互作用を伴う高品質な包括的認知マッピングを自律的に作成する。 さらに、XoTはLLMに制約のない思考を強制し、複数のソリューションの問題に対する柔軟な認知マッピングを可能にする。 我々は,ゲーム24,8-Puzzle,Pocket Cubeなど,難解な複数解問題に対するXoTの評価を行った。 以上の結果から,XoTは既存手法よりも大幅に優れていた。 特に、XoT は 1 つの LLM コールで複数のソリューションを生成できるため、様々な領域にまたがる複雑な問題に対処する卓越した能力を示している。

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