論文の概要: Large Language Models as an Indirect Reasoner: Contrapositive and Contradiction for Automated Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03667v2
• Date: Mon, 27 Jan 2025 09:02:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:52:50.128947
• Title: Large Language Models as an Indirect Reasoner: Contrapositive and Contradiction for Automated Reasoning
• Title（参考訳）: 間接共振器としての大規模言語モデル--自動共振器の対比と対比
• Authors: Yanfang Zhang, Yiliu Sun, Yibing Zhan, Dapeng Tao, Dacheng Tao, Chen Gong,
• Abstract要約: 本稿では,直接推論 (DR) と間接推論 (IR) を並列な複数の推論経路として考慮し,最終解を導出する直接間接推論 (DIR) 手法を提案する。 我々のDIR法は単純だが有効であり、既存のCoT法と簡単に統合できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.90592233107712
• License:
• Abstract: Recently, increasing attention has been focused on improving the ability of Large Language Models (LLMs) to perform complex reasoning. Advanced methods, such as Chain-of-Thought (CoT) and its variants, are found to enhance their reasoning skills by designing suitable prompts or breaking down complex problems into more manageable sub-problems. However, little concentration has been put on exploring the reasoning process, \textit{i.e.}, we discovered that most methods resort to Direct Reasoning (DR) and disregard Indirect Reasoning (IR). This can make LLMs difficult to solve IR tasks, which are often encountered in the real world. To address this issue, we propose a Direct-Indirect Reasoning (DIR) method, which considers DR and IR as multiple parallel reasoning paths that are merged to derive the final answer. We stimulate LLMs to implement IR by crafting prompt templates incorporating the principles of contrapositive and contradiction. These templates trigger LLMs to assume the negation of the conclusion as true, combine it with the premises to deduce a conclusion, and utilize the logical equivalence of the contrapositive to enhance their comprehension of the rules used in the reasoning process. Our DIR method is simple yet effective and can be straightforwardly integrated with existing variants of CoT methods. Experimental results on four datasets related to logical reasoning and mathematic proof demonstrate that our DIR method, when combined with various baseline methods, significantly outperforms all the original methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLM) の複雑な推論能力の向上に注目が集まっている。 CoT (Chain-of-Thought) などの先進的な手法は、適切なプロンプトを設計したり、複雑な問題をより管理しやすいサブプロブレムに分解することで、推論スキルを向上させる。 しかし、推論過程であるtextit{i.e.} の探索にはほとんど集中していないため、ほとんどの手法が直接推論(DR)に頼り、間接推論(IR)を無視していることがわかった。 これにより、LLMは現実世界でしばしば遭遇する赤外線の問題を解くのが難しくなる。 この問題に対処するために,DRとIRを複数の並列推論経路として考慮し,最終解を導出する直接間接推論(DIR)手法を提案する。 我々は、反陽性と矛盾の原理を取り入れたプロンプトテンプレートを作成することで、LEMをIRの実装に刺激する。 これらのテンプレートはLCMに結論の否定を真と仮定させ、それを前提と組み合わせて結論を導出し、反正の論理的等価性を利用して推論過程で使われる規則の理解を高める。 我々のDIR法は単純だが有効であり、既存のCoT法と簡単に統合できる。 論理的推論と数理的証明に関する4つのデータセットの実験結果は、我々のDIR法と様々なベースライン法を組み合わせると、元の手法を著しく上回っていることを示す。

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