論文の概要: State Machine of Thoughts: Leveraging Past Reasoning Trajectories for Enhancing Problem Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17445v2
• Date: Sat, 9 Mar 2024 02:16:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 14:51:50.968298
• Title: State Machine of Thoughts: Leveraging Past Reasoning Trajectories for Enhancing Problem Solving
• Title（参考訳）: state machine of thoughts: 問題解決を強化するために過去の推論軌跡を活用する
• Authors: Jia Liu, Jie Shuai, Xiyao Li
• Abstract要約: 我々は、状態マシンを使用して、以前の推論軌道から得られた経験を記録する。 状態マシン内では、状態は分解されたサブプロブレムを表し、状態遷移はサブプロブレム間の依存関係を反映する。 提案するState Machine of Thoughts (SMoT)は,最も最適なサブソリューションを選択し,誤ったサブソリューションを避ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.198707341858042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current Large Language Model-based agents reason within an exploration-evaluation framework, navigating problem-solving processes in a tree-like manner. However, these methods often neglect successful reasoning trajectories once a problem is resolved, leading to inefficient use of these trajectories for future analogous problems. To address this inefficiency, we adopt a state machine to record experience derived from previous reasoning trajectories. Within the state machine, states represent decomposed sub-problems, while state transitions reflect the dependencies among sub-problems. The state machine records both successful and failed trajectories. Utilizing the experience from the state machine, our proposed State Machine of Thoughts (SMoT) selects the most optimal sub-solutions and avoids incorrect ones. Our experiments show that SMoT can significantly improve problem-solving abilities in two exploration-intensive problems: the 24-point game and a taxi navigation reinforcement learning game.
• Abstract（参考訳）: 現在の大規模言語モデルベースのエージェントは、探索評価フレームワーク内で、ツリーのような方法で問題解決プロセスをナビゲートする。 しかしながら、これらの手法は問題が解決されると推論軌道をうまく無視することが多く、将来の類似問題にこれらの軌道を非効率に利用する。 この非効率に対処するために、前回の推論軌跡に由来する経験を記録するステートマシンを採用する。 状態マシン内では、状態は分解されたサブプロブレムを表し、状態遷移はサブプロブレム間の依存関係を反映する。 ステートマシンは成功した軌道と失敗した軌道の両方を記録する。 提案するステートマシン・オブ・シンキング(smot)は,ステートマシンの経験を利用して最も最適なサブソリューションを選択し,誤りを回避している。 実験の結果,24ポイントゲームとタクシーナビゲーション強化学習ゲームという2つの探索集約的課題において,smotは問題解決能力を大幅に向上できることがわかった。

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