論文の概要: Large Language Models Can Learn Temporal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06853v6
• Date: Tue, 08 Oct 2024 15:55:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:39.275787
• Title: Large Language Models Can Learn Temporal Reasoning
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは時間的推論を学習できる
• Authors: Siheng Xiong, Ali Payani, Ramana Kompella, Faramarz Fekri,
• Abstract要約: 本稿では,言語に基づく時間的推論のための新しいフレームワークTG-LLMを提案する。 元の文脈を推論する代わりに、潜時表現、時間グラフ(TG)を採用する。 合成データセット(TGQA)は完全に制御可能であり、最小限の監督を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.599570446840547
• License:
• Abstract: While large language models (LLMs) have demonstrated remarkable reasoning capabilities, they are not without their flaws and inaccuracies. Recent studies have introduced various methods to mitigate these limitations. Temporal reasoning (TR), in particular, presents a significant challenge for LLMs due to its reliance on diverse temporal concepts and intricate temporal logic. In this paper, we propose TG-LLM, a novel framework towards language-based TR. Instead of reasoning over the original context, we adopt a latent representation, temporal graph (TG) that enhances the learning of TR. A synthetic dataset (TGQA), which is fully controllable and requires minimal supervision, is constructed for fine-tuning LLMs on this text-to-TG translation task. We confirmed in experiments that the capability of TG translation learned on our dataset can be transferred to other TR tasks and benchmarks. On top of that, we teach LLM to perform deliberate reasoning over the TGs via Chain-of-Thought (CoT) bootstrapping and graph data augmentation. We observed that those strategies, which maintain a balance between usefulness and diversity, bring more reliable CoTs and final results than the vanilla CoT distillation.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は顕著な推論能力を示しているが、欠陥や不正確さがないわけではない。 近年の研究では、これらの制限を緩和する様々な方法が紹介されている。 特に、時間的推論(TR)は、多種多様な時間的概念と複雑な時間的論理に依存しているため、LLMにとって重要な課題である。 本稿では,言語ベースTRに向けた新しいフレームワークであるTG-LLMを提案する。 元の文脈を推論する代わりに、TRの学習を促進する潜在表現である時間グラフ(TG)を採用する。 完全制御可能で、最小限の監視を必要とする合成データセット(TGQA)は、このテキストからTGへの翻訳タスクにおいて、微調整のLLMのために構築される。 実験では,データセット上で学習したTG翻訳の能力が,他のTRタスクやベンチマークに転送可能であることを確認した。 それに加えて、私たちはLLMにChain-of-Thought(CoT)ブートストラップとグラフデータ拡張を通じて、意図的にTGを推論するように教えています。 有用性と多様性のバランスを保っているこれらの戦略は,バニラのCoT蒸留よりも信頼性が高く,最終結果が得られた。

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