論文の概要: Synergy-of-Thoughts: Eliciting Efficient Reasoning in Hybrid Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02563v2
• Date: Thu, 23 May 2024 14:20:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 07:09:37.125841
• Title: Synergy-of-Thoughts: Eliciting Efficient Reasoning in Hybrid Language Models
• Title（参考訳）: Synergy-of-Thoughts:ハイブリッド言語モデルにおける効率的な推論
• Authors: Yu Shang, Yu Li, Fengli Xu, Yong Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにおいて驚くべき創発的能力を示してきたが、複雑な推論問題に対処する上ではまだ課題に直面している。 人間の認知の二重過程理論に触発され,効率的な推論のためにハイブリッドLLMの相乗的ポテンシャルを解き放つために,SoT(Synergy of Thoughts)を提案する。 SoTはトークンのコストを38.3%-75.1%削減し、最先端の推論精度と解の多様性を同時に達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.466985579720507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown impressive emergent abilities in a wide range of tasks, but still face challenges in handling complex reasoning problems. Previous works like chain-of-thought (CoT) and tree-of-thoughts (ToT) have predominately focused on enhancing accuracy, but overlook the rapidly increasing token cost, which could be particularly problematic for open-ended real-world tasks with huge solution spaces. Motivated by the dual process theory of human cognition, we propose "Synergy of Thoughts" (SoT) to unleash the synergistic potential of hybrid LLMs for efficient reasoning. By default, SoT uses smaller-scale language models to generate multiple low-cost reasoning thoughts, which resembles the parallel intuitions produced by System 1. If these intuitions exhibit conflicts, SoT will invoke the reflective reasoning of scaled-up language models to emulate the intervention of System 2, which will override the intuitive thoughts and rectify the reasoning process. This framework is model-agnostic and training-free, which can be flexibly implemented with various off-the-shelf LLMs. Experiments on six representative reasoning tasks show that SoT substantially reduces the token cost by 38.3%-75.1%, and simultaneously achieves state-of-the-art reasoning accuracy and solution diversity. Notably, the average token cost reduction on open-ended tasks reaches up to 69.1%. Code repo with all prompts will be released upon publication.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにおいて驚くべき創発的能力を示してきたが、複雑な推論問題に対処する上ではまだ課題に直面している。 チェーン・オブ・シント(CoT)やツリー・オブ・シント(ToT)といったこれまでの作業は、精度の向上に重点を置いていたが、トークンコストの急激な増加を見落としている。 人間の認知の二重過程理論に触発され,効率的な推論のためにハイブリッドLLMの相乗的ポテンシャルを解き放つために,SoT(Synergy of Thoughts)を提案する。 デフォルトでは、SoTはより小規模の言語モデルを使用して、System 1の並列直観に類似した複数の低コストな推論思考を生成する。 これらの直観が矛盾を示すならば、SoTはシステム2の介入をエミュレートするためにスケールアップされた言語モデルの反射的推論を起動し、直感的な思考をオーバーライドし、推論プロセスの修正を行う。 このフレームワークはモデルに依存しないトレーニングフリーで、様々な既製のLCMで柔軟に実装できる。 6つの代表的な推論タスクの実験では、SoTはトークンのコストを38.3%-75.1%削減し、最先端の推論精度と解の多様性を同時に達成している。 特に、オープンエンドタスクの平均トークンコストの削減は69.1%に達する。 すべてのプロンプトによるコードレポジトリは、公開時に公開される。

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