論文の概要: RankPrompt: Step-by-Step Comparisons Make Language Models Better Reasoners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12373v2
• Date: Thu, 21 Mar 2024 06:01:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 12:50:46.116945
• Title: RankPrompt: Step-by-Step Comparisons Make Language Models Better Reasoners
• Title（参考訳）: RankPrompt: 言語モデルにおけるステップバイステップの比較
• Authors: Chi Hu, Yuan Ge, Xiangnan Ma, Hang Cao, Qiang Li, Yonghua Yang, Tong Xiao, Jingbo Zhu,
• Abstract要約: 最先端の言語モデルでさえ、推論プロセス中に論理的エラーを起こしやすい。 RankPromptは、LSMが自律的に回答をランク付けできる革新的なプロンプト戦略です。 実験の結果, RankPrompt は ChatGPT と GPT-4 の推論性能を大幅に向上し,最大13% の改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.30539869264287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved impressive performance across various reasoning tasks. However, even state-of-the-art LLMs such as ChatGPT are prone to logical errors during their reasoning processes. Traditional approaches to mitigate these errors involve human or tool-based feedback, such as employing task-specific verifiers or aggregating multiple reasoning paths. These methods, however, either depend heavily on human input or struggle with inconsistent responses. To overcome these limitations, we present RankPrompt, an innovative prompting strategy that empowers LLMs to autonomously rank their responses without needing extra resources. RankPrompt simplifies the ranking challenge into comparative evaluations among different responses, leveraging LLMs' innate ability to generate comparative examples within context. Our experiments across 11 arithmetic and commonsense reasoning tasks show that RankPrompt significantly enhances the reasoning performance of ChatGPT and GPT-4, with improvements of up to 13%. Furthermore, RankPrompt shows exceptional performance in LLM-based automatic evaluations for open-ended tasks, matching human judgments 74% of the time in the AlpacaEval dataset. It also proves to be robust against changes in response order and inconsistency. Overall, our findings endorse RankPrompt as an effective method for extracting high-quality feedback directly from language models.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクで素晴らしいパフォーマンスを実現しています。 しかし、ChatGPTのような最先端のLCMでさえ、推論プロセス中に論理的な誤りを犯しやすい。 これらのエラーを軽減する従来のアプローチには、タスク固有の検証や複数の推論パスの集約といった、人間やツールベースのフィードバックが含まれる。 しかし、これらの手法は人間の入力に大きく依存するか、一貫性のない反応に苦しむかのいずれかである。 この制限を克服するために、我々はLLMが余分なリソースを必要とせずに自律的に応答をランク付けする革新的なプロンプトであるRangePromptを提示する。 RankPromptは、ランキングの課題を、異なるレスポンス間の比較評価に単純化し、LLMの固有の能力を活用して、コンテキスト内で比較例を生成する。 11の算術的および常識的推論タスクを対象とした実験により,RangePromptはChatGPTとGPT-4の推論性能を大幅に向上し,最大13%の改善が得られた。 さらに、RopPromptは、AlpacaEvalデータセットにおける人間の判断の74%と一致する、オープンエンドタスクに対するLLMベースの自動評価において、例外的なパフォーマンスを示している。 また、応答順序や不整合の変化に対して堅牢であることも証明されている。 本研究は,言語モデルから直接,高品質なフィードバックを抽出する有効な手法として,RopPromptを支持した。

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