論文の概要: The Impact of Reasoning Step Length on Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04925v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 04:37:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 15:29:07.317019
• Title: The Impact of Reasoning Step Length on Large Language Models
• Title（参考訳）: 推論ステップ長が大規模言語モデルに及ぼす影響
• Authors: Mingyu Jin, Qinkai Yu, Dong shu, Haiyan Zhao, Wenyue Hua, Yanda Meng, Yongfeng Zhang, Mengnan Du
• Abstract要約: 思考の連鎖(CoT)は、大きな言語モデルの推論能力を改善する上で重要である。 プロンプトにおけるCoTの有効性と推論ステップの長さの相関について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.07147913947077
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chain of Thought (CoT) is significant in improving the reasoning abilities of large language models (LLMs). However, the correlation between the effectiveness of CoT and the length of reasoning steps in prompts remains largely unknown. To shed light on this, we have conducted several empirical experiments to explore the relations. Specifically, we design experiments that expand and compress the rationale reasoning steps within CoT demonstrations, while keeping all other factors constant. We have the following key findings. First, the results indicate that lengthening the reasoning steps in prompts, even without adding new information into the prompt, considerably enhances LLMs' reasoning abilities across multiple datasets. Alternatively, shortening the reasoning steps, even while preserving the key information, significantly diminishes the reasoning abilities of models. This finding highlights the importance of the number of steps in CoT prompts and provides practical guidance to make better use of LLMs' potential in complex problem-solving scenarios. Second, we also investigated the relationship between the performance of CoT and the rationales used in demonstrations. Surprisingly, the result shows that even incorrect rationales can yield favorable outcomes if they maintain the requisite length of inference. Third, we observed that the advantages of increasing reasoning steps are task-dependent: simpler tasks require fewer steps, whereas complex tasks gain significantly from longer inference sequences.
• Abstract（参考訳）: 思考の連鎖(CoT)は、大きな言語モデル(LLM)の推論能力を改善する上で重要である。 しかし, プロンプトにおけるCoTの有効性と推論ステップの長さの相関はよく分かっていない。 これを明らかにするため、我々はいくつかの実験を行い、関係を探究した。 具体的には,他のすべての因子を一定に保ちながら,cot実験における合理的推論ステップを拡張し,圧縮する実験をデザインする。 主な発見は以下のとおりである。 まず,プロンプトに新たな情報を追加することなく,プロンプトにおける推論ステップを延長することで,複数のデータセットにわたるllmsの推論能力が大幅に向上することを示す。 あるいは、キー情報を保存しながらも推論ステップを短縮することは、モデルの推論能力を著しく低下させる。 この発見は、CoTプロンプトにおけるステップ数の重要性を強調し、複雑な問題解決シナリオにおけるLLMのポテンシャルをよりよく活用するための実践的なガイダンスを提供する。 次に,CoTの性能と実演における有理性との関係について検討した。 驚くべきことに、不正確な合理性であっても、推論の必要な長さを維持すると良い結果が得られる。 第三に、より単純なタスクはより少ないステップを必要とするのに対して、複雑なタスクはより長い推論シーケンスから著しく向上する。

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