論文の概要: Mirror: A Multiple-perspective Self-Reflection Method for Knowledge-rich Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14963v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 20:57:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 16:30:56.426640
• Title: Mirror: A Multiple-perspective Self-Reflection Method for Knowledge-rich Reasoning
• Title（参考訳）: Mirror: 知識豊富な推論のための多視点自己回帰法
• Authors: Hanqi Yan, Qinglin Zhu, Xinyu Wang, Lin Gui, Yulan He
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、外部リソースにアクセスすることなく知識に富んだ問題に対処する。 知識豊富な推論のための多重パースペクティブ自己回帰法であるMirrorを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.924611600587006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While Large language models (LLMs) have the capability to iteratively reflect on their own outputs, recent studies have observed their struggles with knowledge-rich problems without access to external resources. In addition to the inefficiency of LLMs in self-assessment, we also observe that LLMs struggle to revisit their predictions despite receiving explicit negative feedback. Therefore, We propose Mirror, a Multiple-perspective self-reflection method for knowledge-rich reasoning, to avoid getting stuck at a particular reflection iteration. Mirror enables LLMs to reflect from multiple-perspective clues, achieved through a heuristic interaction between a Navigator and a Reasoner. It guides agents toward diverse yet plausibly reliable reasoning trajectory without access to ground truth by encouraging (1) diversity of directions generated by Navigator and (2) agreement among strategically induced perturbations in responses generated by the Reasoner. The experiments on five reasoning datasets demonstrate that Mirror's superiority over several contemporary self-reflection approaches. Additionally, the ablation study studies clearly indicate that our strategies alleviate the aforementioned challenges.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は,自らの出力を反復的に反映する能力を持っているが,近年の研究では,外部リソースにアクセスすることなく,知識に富んだ問題との戦いが観察されている。 自己評価におけるLLMの非効率性に加えて,LLMは負のフィードバックを受けながら予測の再検討に苦慮している。 そこで本研究では,知識豊富な推論のための多視点自己回帰法であるmirrorを提案する。 Mirrorは、ナビゲータとReasonerの間のヒューリスティックな相互作用によって達成された、複数のパースペクティブな手がかりからLLMを反映することができる。 エージェントは(1)ナビゲータが生み出す方向の多様性と(2)リーソナーが生み出す反応における戦略的に誘発される摂動の合意を奨励することにより、地上の真実にアクセスすることなく多様で信頼性の高い推論軌道へ誘導する。 5つの推論データセットに関する実験は、ミラーが複数の現代の自己回帰アプローチよりも優れていることを示した。 また, アブレーション研究の結果, 上記の課題を緩和する戦略が示唆された。

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