論文の概要: First Step Advantage: Importance of Starting Right in Multi-Step Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07945v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 06:45:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 15:17:16.862876
• Title: First Step Advantage: Importance of Starting Right in Multi-Step Reasoning
• Title（参考訳）: 第1ステップアドバンテージ: 多段階推論における正しい出発の重要性
• Authors: Kushal Jain, Kumar Shridhar
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、予測の合理性を生成することで複雑な推論タスクを解くことができる。 LLMはより小さなモデルをガイドし、適切なタイミングで介入した場合にのみ正しい推論経路に戻すことができることを示す。 より小さなモデルでは、プロセスの開始が困難であることや、正しい方向に導くことは、パフォーマンスの100%以上の向上につながる可能性があることが示されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.083499752124649
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) can solve complex reasoning tasks by generating rationales for their predictions. Distilling these capabilities into a smaller, compact model can facilitate the creation of specialized, cost-effective models tailored for specific tasks. However, smaller models often face challenges in complex reasoning tasks and often deviate from the correct reasoning path. We show that LLMs can guide smaller models and bring them back to the correct reasoning path only if they intervene at the right time. We show that smaller models fail to reason primarily due to their difficulty in initiating the process, and that guiding them in the right direction can lead to a performance gain of over 100%. We explore different model sizes and evaluate the benefits of providing guidance to improve reasoning in smaller models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、予測の合理性を生成することで複雑な推論タスクを解くことができる。 これらの機能をより小さくコンパクトなモデルに拡張することで、特定のタスクに適した専門的で費用対効果の高いモデルを作成することができる。 しかし、小さなモデルは複雑な推論タスクでしばしば問題に直面し、正しい推論パスから逸脱することが多い。 LLMはより小さなモデルをガイドし、適切なタイミングで介入した場合にのみ正しい推論経路に戻すことができることを示す。 プロセス開始の難しさが原因で,より小さなモデルでは理屈に合わないこと,適切な方向に導くことが100%以上のパフォーマンス向上につながること,などが示されている。 異なるモデルサイズを調査し、より小さなモデルの推論を改善するためのガイダンスを提供することの利点を評価します。

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