論文の概要: Pattern-Aware Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14812v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 07:50:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 14:51:00.761910
• Title: Pattern-Aware Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるパターン認識のチェーン・オブ・サート・プロンプト
• Authors: Yufeng Zhang, Xuepeng Wang, Lingxiang Wu, Jinqiao Wang,
• Abstract要約: CoT(Chain-of- Thought)は言語モデルに複雑な多段階推論を誘導する。 このようなタスクにおいて、基礎となる推論パターンがより重要な役割を果たすことを示す。 本稿では,デモパターンの多様性を考慮したプロンプト手法であるPattern-Aware CoTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.641713417293538
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chain-of-thought (CoT) prompting can guide language models to engage in complex multi-step reasoning. The quality of provided demonstrations significantly impacts the success of downstream inference tasks. While existing automated methods prioritize accuracy and semantics in these demonstrations, we show that the underlying reasoning patterns play a more crucial role in such tasks. In this paper, we propose Pattern-Aware CoT, a prompting method that considers the diversity of demonstration patterns. By incorporating patterns such as step length and reasoning process within intermediate steps, PA-CoT effectively mitigates the issue of bias induced by demonstrations and enables better generalization to diverse scenarios. We conduct experiments on nine reasoning benchmark tasks using two open-source LLMs. The results show that our method substantially enhances reasoning performance and exhibits robustness to errors. The code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: CoT(Chain-of- Thought)は言語モデルに複雑な多段階推論を誘導する。 提供されたデモの品質は、下流の推論タスクの成功に大きく影響します。 既存の自動手法はこれらの実証において精度と意味を優先するが、基礎となる推論パターンがこれらのタスクにおいてより重要な役割を担っていることを示す。 本稿では,実証パターンの多様性を考慮したプロンプト手法であるPattern-Aware CoTを提案する。 ステップ長や推論プロセスなどのパターンを中間ステップに組み込むことで、PA-CoTはデモによって引き起こされるバイアスの問題を効果的に軽減し、多様なシナリオへのより良い一般化を可能にします。 2つのオープンソースLCMを用いて,9つの推論ベンチマークタスクの実験を行った。 その結果,提案手法は推論性能を大幅に向上し,誤りに対する堅牢性を示すことがわかった。 コードは公開されます。

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