論文の概要: Can Separators Improve Chain-of-Thought Prompting?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10645v3
• Date: Wed, 09 Oct 2024 06:54:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:30:09.354691
• Title: Can Separators Improve Chain-of-Thought Prompting?
• Title（参考訳）: セパレータはチェーン・オブ・サート・プロンプティングを改善できるか?
• Authors: Yoonjeong Park, Hyunjin Kim, Chanyeol Choi, Junseong Kim, Jy-yong Sohn,
• Abstract要約: CoTプロンプトは大規模言語モデル(LLM)の推論能力を改善するためのシンプルで効果的な方法である 人間の認知にインスパイアされたCOT-SEP(COT-SEP)は,CoTプロンプトにおける各指数の最後にセパレータを戦略的に採用する手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.398343318429367
• License:
• Abstract: Chain-of-thought (CoT) prompting is a simple and effective method for improving the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs). The basic idea of CoT is to let LLMs break down their thought processes step-by-step by putting exemplars in the input prompt. However, the densely structured prompt exemplars of CoT may cause the cognitive overload of LLMs. Inspired by human cognition, we introduce COT-SEP, a method that strategically employs separators at the end of each exemplar in CoT prompting. These separators are designed to help the LLMs understand their thought processes better while reasoning. Interestingly, it turns out that COT-SEP significantly improves the LLMs' performances on complex reasoning tasks (e.g., GSM8K, AQuA, CSQA), compared with the vanilla CoT, which does not use separators. We also study the effects of the type and the location of separators tested on multiple LLMs, including GPT-3.5-Turbo, GPT-4, and LLaMA-2 7B.
• Abstract（参考訳）: CoTプロンプトは、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を改善するためのシンプルで効果的な方法である。 CoTの基本的な考え方は、LLMが入力プロンプトに模範を配置することで、思考プロセスを段階的に分解できるようにすることである。 しかし、CoTの密に構造化されたプロンプト例は、LLMの認知的過負荷を引き起こす可能性がある。 人間の認知にインスパイアされたCOT-SEP(COT-SEP)は,CoTプロンプトにおける各指数の最後にセパレータを戦略的に採用する手法である。 これらのセパレータは、LLMが推論しながら思考プロセスをよりよく理解できるように設計されている。 興味深いことに、COT-SEPは、セパレータを使用しないバニラCoTと比較して、複雑な推論タスク(例えば、GSM8K、AQuA、CSQA)におけるLCMのパフォーマンスを著しく改善している。 また, GPT-3.5-Turbo, GPT-4, LLaMA-2 7B を含む複数の LLM 上で試験したセパレータのタイプおよび位置の影響についても検討した。

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