論文の概要: Markovian Transformers for Informative Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18988v3
• Date: Tue, 08 Oct 2024 22:18:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:29.534391
• Title: Markovian Transformers for Informative Language Modeling
• Title（参考訳）: インフォーマティブ言語モデリングのためのマルコフ変換器
• Authors: Scott Viteri, Max Lamparth, Peter Chatain, Clark Barrett,
• Abstract要約: CoT(Chain-of-Thought)推論は、言語モデルのアウトプットを説明する上で非常に有望である。 最近の研究は、解釈可能性への実践的応用において重要な課題を浮き彫りにした。 本稿では,中間的なCoTテキストによる次トーケン予測を導出し,CoTが因果的負荷分散であることを保証する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9642500063568188
• License:
• Abstract: Chain-of-Thought (CoT) reasoning holds great promise for explaining the outputs of language models, but recent studies have highlighted significant challenges in its practical application for interpretability. We propose to address this issue via two key components: a technique to factor next-token prediction through intermediate CoT text, ensuring the CoT is causally load-bearing, and a reinforcement learning approach to train CoT to predict future tokens independently of other context. This results in "Markovian" language models, where CoT serves as a fixed-size state for future token prediction. Our approach optimizes for "informativeness" -- the improvement in next-token predictions using a trained CoT compared to a baseline. We demonstrate our method's effectiveness using Proximal Policy Optimization (PPO) on arithmetic problems and achieve an 11% performance boost on the GSM8K benchmark using Mistral 7B Inst V2. The increased sensitivity of model performance to CoT perturbations provides strong evidence of CoT reliance. This work advances the development of more transparent and interpretable language models, potentially enabling their extension to arbitrarily long contexts and enhancing AI reasoning capabilities across various domains.
• Abstract（参考訳）: CoT(Chain-of-Thought)推論は、言語モデルのアウトプットを説明する上で非常に有望であるが、最近の研究は、解釈可能性に対する実践的応用において、大きな課題を浮き彫りにした。 我々は,この問題を,中間的CoTテキストを通じて次トーケン予測を予測し,CoTが因果的ロードベアリングであることを保証する技術と,CoTに他の文脈に依存しない未来のトークンを予測するための強化学習アプローチという,2つの重要なコンポーネントによって解決することを提案する。 これは、CoTが将来のトークン予測のための固定サイズの状態として機能する"マルコフ的"言語モデルをもたらす。 このアプローチでは,トレーニング済みのCoTをベースラインと比較して,次のトーン予測の改善を"インフォーマティブネス"に最適化しています。 算術問題に対するPPOを用いた手法の有効性を実証し,Mistral 7B Inst V2を用いたGSM8Kベンチマークで11%の性能向上を実現した。 CoT摂動に対するモデル性能の感度の上昇はCoT依存の強い証拠となる。 この作業は、より透明で解釈可能な言語モデルの開発を前進させ、その拡張が任意に長いコンテキストに到達し、さまざまなドメインにわたるAI推論能力を向上する可能性がある。

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