論文の概要: Eliciting Better Multilingual Structured Reasoning from LLMs through Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02567v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 07:13:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 22:44:06.881972
• Title: Eliciting Better Multilingual Structured Reasoning from LLMs through Code
• Title（参考訳）: コードによるLLMからのより良い多言語構造推論
• Authors: Bryan Li, Tamer Alkhouli, Daniele Bonadiman, Nikolaos Pappas, Saab Mansour,
• Abstract要約: 我々は6言語にまたがる4つのタスクを網羅する,xSTREETと呼ばれる多言語構造推論と説明データセットを提案する。 xSTREETは、英語と非英語の推論タスクの基本的なLLMパフォーマンスのギャップを露呈する。 このギャップを緩和する2つの方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.870002864331322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of large language models (LLM) has shown progress on reasoning, though studies have largely considered either English or simple reasoning tasks. To address this, we introduce a multilingual structured reasoning and explanation dataset, termed xSTREET, that covers four tasks across six languages. xSTREET exposes a gap in base LLM performance between English and non-English reasoning tasks. We then propose two methods to remedy this gap, building on the insight that LLMs trained on code are better reasoners. First, at training time, we augment a code dataset with multilingual comments using machine translation while keeping program code as-is. Second, at inference time, we bridge the gap between training and inference by employing a prompt structure that incorporates step-by-step code primitives to derive new facts and find a solution. Our methods show improved multilingual performance on xSTREET, most notably on the scientific commonsense reasoning subtask. Furthermore, the models show no regression on non-reasoning tasks, thus demonstrating our techniques maintain general-purpose abilities.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の開発は推論の進歩を示しているが、研究は英語か単純な推論のどちらかと考えられる。 そこで本研究では,6言語にまたがる4つのタスクをカバーする,xSTREETと呼ばれる多言語構造推論と説明データセットを提案する。 xSTREETは、英語と非英語の推論タスクの基本的なLLMパフォーマンスのギャップを露呈する。 次に、このギャップを緩和する2つの方法を提案し、コードでトレーニングされたLLMがより良い推論者である、という洞察に基づいています。 まず、トレーニング時に、プログラムコードをそのまま維持しながら、機械翻訳を使用して多言語コメントでコードデータセットを拡張する。 第二に、推論時に、ステップバイステップのコードプリミティブを組み込んだプロンプト構造を用いて、トレーニングと推論のギャップを埋めて、新たな事実を導き、解決策を見つけます。 提案手法はxSTREETにおける多言語的性能の向上を示し,特に科学的常識推論サブタスクにおいて顕著である。 さらに,本手法が汎用能力を維持していることを示すため,非推論タスクの回帰は示さない。

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