論文の概要: Code Prompting Elicits Conditional Reasoning Abilities in Text+Code LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10065v3
• Date: Sat, 28 Sep 2024 18:29:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:26.995767
• Title: Code Prompting Elicits Conditional Reasoning Abilities in Text+Code LLMs
• Title（参考訳）: Text+Code LLMにおける条件推論能力のコードプロンプト
• Authors: Haritz Puerto, Martin Tutek, Somak Aditya, Xiaodan Zhu, Iryna Gurevych,
• Abstract要約: 自然言語の問題をコードに変換する一連のプロンプトであるコードプロンプトを導入します。 コードプロンプトは複数のLLMに対して高速に向上することがわかった。 GPT 3.5を解析した結果,入力問題のコードフォーマッティングが性能向上に不可欠であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.2379940117181
• License:
• Abstract: Reasoning is a fundamental component of language understanding. Recent prompting techniques, such as chain of thought, have consistently improved LLMs' performance on various reasoning tasks. Nevertheless, there is still little understanding of what triggers reasoning abilities in LLMs in the inference stage. In this paper, we introduce code prompting, a chain of prompts that transforms a natural language problem into code and directly prompts the LLM using the generated code without resorting to external code execution. We hypothesize that code prompts can elicit certain reasoning capabilities of LLMs trained on text and code and utilize the proposed method to improve conditional reasoning, the ability to infer different conclusions depending on the fulfillment of certain conditions. We find that code prompting exhibits a high-performance boost for multiple LLMs (up to 22.52 percentage points on GPT 3.5, 7.75 on Mixtral, and 16.78 on Mistral) across multiple conditional reasoning datasets. We then conduct comprehensive experiments to understand how code prompts trigger reasoning abilities and which capabilities are elicited in the underlying models. Our analysis of GPT 3.5 reveals that the code formatting of the input problem is essential for performance improvement. Furthermore, code prompts improve sample efficiency of in-context learning and facilitate state tracking of variables or entities.
• Abstract（参考訳）: 推論は言語理解の基本的な構成要素である。 思考の連鎖のような近年のプロンプト技術は、様々な推論タスクにおけるLLMの性能を一貫して改善している。 それでも、推論段階におけるLSMの推論能力の引き金となるものについては、まだほとんど理解されていない。 本稿では、自然言語問題をコードに変換する一連のプロンプトであるコードプロンプトを導入し、外部コードの実行に頼ることなく、生成したコードを使って直接LLMをプロンプトする。 テキストやコードで訓練されたLLMの特定の推論能力をコードプロンプトが引き出すことができると仮定し,提案手法を用いて条件推論を改善する。 コードプロンプトは複数のLCM(GPT 3.5で最大22.52ポイント、Mixtralで7.75ポイント、Mistralで16.78ポイント)を複数の条件推論データセットで高速に向上させる。 次に、コードがどのように推論能力を引き出すのか、基礎となるモデルでどの能力を引き出すのかを理解するための包括的な実験を行います。 GPT 3.5を解析した結果,入力問題のコードフォーマッティングが性能向上に不可欠であることが判明した。 さらに、コードはコンテキスト内学習のサンプル効率を改善し、変数やエンティティの状態追跡を容易にする。

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