Fugu-MT 論文翻訳(概要): $T^2$ of Thoughts: Temperature Tree Elicits Reasoning in Large Language Models

論文の概要: $T^2$ of Thoughts: Temperature Tree Elicits Reasoning in Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14075v1
Date: Thu, 23 May 2024 00:40:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-24 19:34:41.488365
Title: $T^2$ of Thoughts: Temperature Tree Elicits Reasoning in Large Language Models
Title（参考訳）: 思考の$T^2$:大規模言語モデルにおける温度木推論を緩和する
Authors: Chengkun Cai, Xu Zhao, Yucheng Du, Haoliang Liu, Lei Li,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は人工知能、特に複雑な意思決定シナリオにおいて強力なツールとして登場した。粒子群最適化による温度木(T2$)によるLCMの推論能力の向上について検討する。温度に基づく動的探索深度調整は混合結果が得られるが,T2oT$の適応能力と組み合わせた固定探索深度は,より信頼性が高く,汎用的な問題解決戦略をもたらすことが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.74576471336245
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools in artificial intelligence, especially in complex decision-making scenarios, but their static problem-solving strategies often limit their adaptability to dynamic environments. We explore the enhancement of reasoning capabilities in LLMs through Temperature Tree ($T^2$) prompting via Particle Swarm Optimization, termed as $T^2$ of Thoughts ($T^2oT$). The primary focus is on enhancing decision-making processes by dynamically adjusting search parameters, especially temperature, to improve accuracy without increasing computational demands. We empirically validate that our hybrid $T^2oT$ approach yields enhancements in, single-solution accuracy, multi-solution generation and text generation quality. Our findings suggest that while dynamic search depth adjustments based on temperature can yield mixed results, a fixed search depth, when coupled with adaptive capabilities of $T^2oT$, provides a more reliable and versatile problem-solving strategy. This work highlights the potential for future explorations in optimizing algorithmic interactions with foundational language models, particularly illustrated by our development for the Game of 24 and Creative Writing tasks.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能、特に複雑な意思決定シナリオにおいて強力なツールとして登場したが、静的な問題解決戦略はしばしば動的環境への適応性を制限している。本研究では,LLMにおける温度木(T^2$)による推論能力の向上について,粒子群最適化(T^2$ of Thoughts(T^2oT$)と呼ぶ)を通じて検討する。主な焦点は、探索パラメータ、特に温度を動的に調整し、計算要求を増大させることなく精度を向上させることで意思決定プロセスを強化することである。我々は,我々のハイブリッドな$T^2oT$アプローチが,単解精度,多解生成,テキスト生成品質の向上をもたらすことを実証的に検証した。温度に基づく動的探索深度調整は混合結果が得られるが,T^2oT$の適応能力と組み合わせた固定探索深度は,より信頼性が高く,汎用的な問題解決戦略をもたらすことが示唆された。この研究は、基礎言語モデルとのアルゴリズム的相互作用を最適化する将来の探索の可能性を強調し、特にゲーム・オブ・24とクリエイティブ・ライティング・タスクの開発で示される。

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