論文の概要: Latent Skill Discovery for Chain-of-Thought Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04684v2
• Date: Mon, 21 Oct 2024 14:21:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 17:02:06.736438
• Title: Latent Skill Discovery for Chain-of-Thought Reasoning
• Title（参考訳）: 耐火・耐火・耐火・耐火・耐火・耐火・耐火・耐火・耐火・耐火・耐火・耐火・耐火・耐火・耐火・耐火・耐火・耐火
• Authors: Zifan Xu, Haozhu Wang, Dmitriy Bespalov, Xuan Wang, Peter Stone, Yanjun Qi,
• Abstract要約: Chain-of-Thoughting(CoT)プロンプトは、大規模言語モデル(LLM)のための一般的なコンテキスト内学習手法である。 本稿では、教師なし学習を用いて有理数の潜在空間表現を生成するLaRS(Lalatnt Reasoning Skills)という新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.44451280304487
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• Abstract: Chain-of-thought (CoT) prompting is a popular in-context learning (ICL) approach for large language models (LLMs), especially when tackling complex reasoning tasks. Traditional ICL approaches construct prompts using examples that contain questions similar to the input question. However, CoT prompting, which includes crucial intermediate reasoning steps (rationales) within its examples, necessitates selecting examples based on these rationales rather than the questions themselves. Existing methods require human experts or pre-trained LLMs to describe the skill, a high-level abstraction of rationales, to guide the selection. These methods, however, are often costly and difficult to scale. Instead, this paper introduces a new approach named Latent Reasoning Skills (LaRS) that employs unsupervised learning to create a latent space representation of rationales, with a latent variable called a reasoning skill. Concurrently, LaRS learns a reasoning policy to determine the required reasoning skill for a given question. Then the ICL examples are selected by aligning the reasoning skills between past examples and the question. This approach is theoretically grounded and compute-efficient, eliminating the need for auxiliary LLM inference or manual prompt design. Empirical results demonstrate that LaRS consistently outperforms SOTA skill-based selection methods, processing example banks four times faster, reducing LLM inferences during the selection stage by half, and showing greater robustness to sub-optimal example banks.
• Abstract（参考訳）: CoT(Chain-of-thinkt)プロンプトは、特に複雑な推論タスクを扱う場合、大規模言語モデル(LLM)に対するICL(In-context Learning)アプローチとして人気がある。 従来のICLアプローチは、入力された質問に類似した質問を含む例を使ってプロンプトを構成する。 しかし、CoTプロンプトは、その例の中に重要な中間推論ステップ(有理数)を含むもので、質問そのものではなく、これらの有理数に基づいて例を選択する必要がある。 既存の手法では、人間の専門家や事前訓練されたLLMが、選択を導くために、有理性の高度な抽象化であるスキルを記述する必要がある。 しかし、これらの方法はしばしば費用がかかり、スケールが困難である。 そこで本研究では、教師なし学習を用いて有理数の潜在空間表現を生成するLaRS(Latent Reasoning Skills)という新しい手法を提案する。 同時に、LaRSは、ある質問に必要な推論スキルを決定するための推論ポリシーを学ぶ。 そして、過去の例と質問の推論スキルを合わせることで、ICLの例を選択します。 このアプローチは理論的に基礎があり、計算効率が良いため、補助的なLCM推論や手動のプロンプト設計は不要である。 実験の結果、LaRSはSOTAのスキルベース選択法を一貫して上回り、サンプルバンクを4倍高速に処理し、選択段階におけるLLM推論を半分に減らし、サブ最適サンプルバンクに対するロバスト性を示した。

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