論文の概要: ChainLM: Empowering Large Language Models with Improved Chain-of-Thought Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14312v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 11:34:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 14:38:14.952691
• Title: ChainLM: Empowering Large Language Models with Improved Chain-of-Thought Prompting
• Title（参考訳）: ChainLM: Chain-of-Thought Promptingを改善した大規模言語モデル
• Authors: Xiaoxue Cheng, Junyi Li, Wayne Xin Zhao, Ji-Rong Wen,
• Abstract要約: CoT(Chain-of-Thought)のプロンプトにより,大規模言語モデル(LLM)の推論能力が向上する 既存のCoTアプローチは通常、単純な推論タスクに重点を置いており、結果として低品質で一貫性のないCoTプロンプトをもたらす。 優れたCoTプロンプトの自動生成のための新しいフレームワークであるCoTGeniusを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 124.69672273754144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chain-of-Thought (CoT) prompting can enhance the reasoning capabilities of large language models (LLMs), establishing itself as a primary approach to solving complex reasoning tasks. Existing CoT synthesis approaches usually focus on simpler reasoning tasks and thus result in low-quality and inconsistent CoT prompts. In response to this challenge, we present an empirical investigation of CoT prompting and introduce CoTGenius, a novel framework designed for the automatic generation of superior CoT prompts. CoTGenius is developed based on three major evolution strategies, i.e., complicate, diversify, and specify-alongside two filtering mechanisms: evolutionary success judgement and correctness verification. We further employ CoTGenius to create an extensive CoT dataset, and subsequently fine-tune the Llama 2-Chat 7B and 13B models on this dataset. We call the resulting model ChainLM. To deal with the cumulative error issue in reasoning steps, we propose a step-level debating method, wherein multiple debaters discuss each reasoning step to arrive at the correct answer. Extensive experiments demonstrate that our ChainLM models exhibit enhanced proficiency in addressing a spectrum of complex reasoning problems compared to existing models. In addition, we conduct an in-depth analysis of the impact of data categories within CoTGenius on the model performance. We release our dataset and code at https://github.com/RUCAIBox/ChainLM.
• Abstract（参考訳）: CoT(Chain-of-Thought)プロンプトは、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高め、複雑な推論タスクを解決するための主要なアプローチとして確立する。 既存のCoT合成アプローチは、通常より単純な推論タスクに焦点を合わせ、結果として低品質で矛盾したCoTプロンプトをもたらす。 この課題に対して、我々はCoTプロンプトの自動生成を目的とした新しいフレームワークであるCoTGeniusを、CoTプロンプトの実証研究として紹介する。 CoTGeniusは、進化の成功判定と正当性検証という2つのフィルタリングメカニズムを複雑化し、多様化し、特定する3つの主要な進化戦略に基づいて開発されている。 さらにCoTGeniusを使用して、広範なCoTデータセットを作成し、その後、このデータセット上でLlama 2-Chat 7Bと13Bモデルを微調整します。 結果のモデルをChainLMと呼びます。 推論ステップにおける累積誤差問題に対処するため,複数の議論者が正しい回答に到達するための各推論ステップについて議論する段階レベルの議論手法を提案する。 大規模な実験により,我々のChainLMモデルは,既存のモデルと比較して複雑な推論問題に対処する能力が向上していることが示されている。 さらに,CoTGenius内のデータカテゴリがモデル性能に与える影響を詳細に分析する。 私たちはデータセットとコードをhttps://github.com/RUCAIBox/ChainLMでリリースします。

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