論文の概要: Call Me When Necessary: LLMs can Efficiently and Faithfully Reason over Structured Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08593v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 14:59:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 13:38:14.070190
• Title: Call Me When Necessary: LLMs can Efficiently and Faithfully Reason over Structured Environments
• Title（参考訳）: 必要なら電話する: LLMは効率的かつ忠実に反省できる 構造環境
• Authors: Sitao Cheng, Ziyuan Zhuang, Yong Xu, Fangkai Yang, Chaoyun Zhang, Xiaoting Qin, Xiang Huang, Ling Chen, Qingwei Lin, Dongmei Zhang, Saravan Rajmohan, Qi Zhang
• Abstract要約: 本稿では,構造化環境に対する効率的な推論を行うために,Reasoning-Path-Editing (Readi)を提案する。 Readiはクエリが与えられた推論パスを生成し、必要なときにのみそのパスを編集する。 3つのKGQAデータセットと2つのTableQAデータセットの実験結果は、Readiの有効性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.05859466572793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown potential in reasoning over structured environments, e.g., knowledge graph and table. Such tasks typically require multi-hop reasoning, i.e., match natural language utterance with instances in the environment. Previous methods leverage LLMs to incrementally build a reasoning path, where the LLMs either invoke tools or pick up schemas by step-by-step interacting with the environment. We propose Reasoning-Path-Editing (Readi), a novel framework where LLMs can efficiently and faithfully reason over structured environments. In Readi, LLMs initially generate a reasoning path given a query, and edit the path only when necessary. We instantiate the path on structured environments and provide feedback to edit the path if anything goes wrong. Experimental results on three KGQA datasets and two TableQA datasets show the effectiveness of Readi, significantly surpassing all LLM-based methods (by 9.1% on WebQSP, 12.4% on MQA-3H and 10.9% on WTQ), comparable with state-of-the-art fine-tuned methods (67% on CWQ and 74.7% on WebQSP) and substantially boosting the vanilla LLMs (by 14.9% on CWQ). Our code will be available upon publication.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、構造化された環境、例えば知識グラフ、テーブルを推論する可能性を示している。 このようなタスクは通常、マルチホップ推論、すなわち自然言語の発話と環境のインスタンスとのマッチングを必要とする。 従来の手法では、LSMを利用して推論パスを段階的に構築し、LSMはツールを呼び出すか、環境と段階的に対話してスキーマをピックアップする。 本稿では,LLMが構造化環境に対して効率的にかつ忠実に推論できる新しいフレームワークであるReasoning-Path-Editing (Readi)を提案する。 Readiでは、LLMはクエリが与えられた推論パスを生成し、必要なときにのみそのパスを編集する。 構造化された環境のパスをインスタンス化し、何か問題が発生した場合、パスを編集するためのフィードバックを提供します。 3つのKGQAデータセットと2つのTableQAデータセットによる実験結果は、Readiの有効性を示し、全てのLCMベースのメソッド(WebQSPで9.1%、MQA-3Hで12.4%、WTQで10.9%)を大幅に上回り、最先端の微調整メソッド(CWQで67%、WebQSPで74.7%)に匹敵し、バニラLLM(CWQで14.9%)を大幅に上回った。 私たちのコードは出版時に利用可能になります。

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