論文の概要: RoT: Enhancing Large Language Models with Reflection on Search Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05449v3
• Date: Thu, 18 Jul 2024 04:44:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 21:01:57.090675
• Title: RoT: Enhancing Large Language Models with Reflection on Search Trees
• Title（参考訳）: RoT: 検索ツリーのリフレクションによる大規模言語モデルの強化
• Authors: Wenyang Hui, Kewei Tu,
• Abstract要約: 本稿では,木探索に基づくプロンプト手法の性能向上を目的としたLLMリフレクションフレームワークであるリフレクション・オン・サーチ・ツリー(RoT)について紹介する。 強力なLLMを使用して、以前の木探索経験からガイドラインを要約し、弱いLLMの能力を高める。 本稿では,RoTがより具体的で意味のあるガイドラインを生成するのを支援するために,歴史的検索プロセスから重要な情報を識別する新しい状態選択法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.67536806038573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capability in reasoning and planning when integrated with tree-search-based prompting methods. However, since these methods ignore the previous search experiences, they often make the same mistakes in the search process. To address this issue, we introduce Reflection on search Trees (RoT), an LLM reflection framework designed to improve the performance of tree-search-based prompting methods. It uses a strong LLM to summarize guidelines from previous tree search experiences to enhance the ability of a weak LLM. The guidelines are instructions about solving this task through tree search which can prevent the weak LLMs from making similar mistakes in the past search process. In addition, we proposed a novel state selection method, which identifies the critical information from historical search processes to help RoT generate more specific and meaningful guidelines. In our extensive experiments, we find that RoT significantly improves the performance of LLMs in reasoning or planning tasks with various tree-search-based prompting methods (e.g., BFS and MCTS). Non-tree-search-based prompting methods such as Chain-of-Thought (CoT) can also benefit from RoT guidelines since RoT can provide task-specific knowledge collected from the search experience.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、木探索に基づくプロンプト手法と統合された場合、推論と計画において印象的な能力を示す。 しかし,これらの手法は過去の検索体験を無視するので,検索プロセスではしばしば同じ誤りを犯す。 この問題を解決するために,木探索によるプロンプト手法の性能向上を目的としたLLMリフレクションフレームワークであるリフレクション・オン・サーチ・ツリー(RoT)を導入する。 強力なLLMを使用して、以前の木探索経験からガイドラインを要約し、弱いLLMの能力を高める。 本ガイドラインは, 木探索による課題解決の指針であり, 過去の探索プロセスにおいて, 弱いLLMが同様のミスを犯すのを防ぐ。 さらに我々は,RoTがより具体的で意味のあるガイドラインを生成するのを支援するために,歴史的検索プロセスから重要な情報を識別する新しい状態選択手法を提案する。 広範囲にわたる実験の結果,RoT は様々な木探索手法(BFS や MCTS など)を用いた推論や計画作業において LLM の性能を著しく向上させることがわかった。 Chain-of-Thought(CoT)のような非ツリー検索ベースのプロンプト手法は、RoTが検索エクスペリエンスから収集したタスク固有の知識を提供することができるため、RoTガイドラインの恩恵を受けることができる。

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