論文の概要: Exchange-of-Thought: Enhancing Large Language Model Capabilities through Cross-Model Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01823v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 11:53:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-05 15:12:18.065914
• Title: Exchange-of-Thought: Enhancing Large Language Model Capabilities through Cross-Model Communication
• Title（参考訳）: Exchange-of-Thought: クロスモデル通信による大規模言語モデルの能力向上
• Authors: Zhangyue Yin, Qiushi Sun, Cheng Chang, Qipeng Guo, Junqi Dai, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、Chain-of-Thoughtテクニックによる複雑な推論タスクにおいて大きな進歩を遂げました。 本稿では,問題解決時のクロスモデル通信を可能にする新しいフレームワークであるExchange-of-Thought (EoT)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.04373033082948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently made significant strides in complex reasoning tasks through the Chain-of-Thought technique. Despite this progress, their reasoning is often constrained by their intrinsic understanding, lacking external insights. To address this, we propose Exchange-of-Thought (EoT), a novel framework that enables cross-model communication during problem-solving. Drawing inspiration from network topology, EoT integrates four unique communication paradigms: Memory, Report, Relay, and Debate. This paper delves into the communication dynamics and volume associated with each paradigm. To counterbalance the risks of incorrect reasoning chains, we implement a robust confidence evaluation mechanism within these communications. Our experiments across diverse complex reasoning tasks demonstrate that EoT significantly surpasses established baselines, underscoring the value of external insights in enhancing LLM performance. Furthermore, we show that EoT achieves these superior results in a cost-effective manner, marking a promising advancement for efficient and collaborative AI problem-solving.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、Chain-of-Thoughtテクニックによる複雑な推論タスクにおいて大きな進歩を遂げました。 この進歩にもかかわらず、彼らの推論は、しばしば内在的な理解によって制限され、外部の洞察を欠いている。 そこで本研究では,問題解決時のクロスモデル通信を可能にする新しいフレームワークであるExchange-of-Thought (EoT)を提案する。 ネットワークトポロジーからインスピレーションを得て、eotはメモリ、レポート、リレー、ディベートという4つのユニークなコミュニケーションパラダイムを統合している。 本稿では,各パラダイムに関連する通信力学とボリュームについて述べる。 誤った推論連鎖のリスクを相殺するために,これらの通信に頑健な信頼度評価機構を実装した。 多様な複雑な推論タスクに対する実験により、EoTは確立されたベースラインをはるかに超え、LCM性能向上における外部洞察の価値を実証した。 さらに、EoTはこれらの優れた結果をコスト効率よく達成し、効率的で協調的なAI問題解決のための有望な進歩を示す。

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