論文の概要: Large Language Models Can Self-Correct with Key Condition Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14092v3
• Date: Thu, 03 Oct 2024 02:00:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 23:30:32.647001
• Title: Large Language Models Can Self-Correct with Key Condition Verification
• Title（参考訳）: キー条件検証による大規模言語モデルの自動修正
• Authors: Zhenyu Wu, Qingkai Zeng, Zhihan Zhang, Zhaoxuan Tan, Chao Shen, Meng Jiang,
• Abstract要約: 単純で効果的な検証手法は,大規模言語モデルの本質的な能力を解き放つことができる。 本稿では, 誤応答を段階的に識別し, 訂正する反復的検証列補正フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.67266805233599
• License:
• Abstract: Intrinsic self-correct was a method that instructed large language models (LLMs) to verify and correct their responses without external feedback. Unfortunately, the study concluded that the LLMs could not self-correct reasoning yet. We find that a simple yet effective verification method can unleash inherent capabilities of the LLMs. That is to mask a key condition in the question, add the current response to construct a verification question, and predict the condition to verify the response. The condition can be an entity in an open-domain question or a numeric value in a math question, which requires minimal effort (via prompting) to identify. We propose an iterative verify-then-correct framework to progressively identify and correct (probably) false responses, named ProCo. We conduct experiments on three reasoning tasks. On average, ProCo, with GPT-3.5-Turbo as the backend LLM, yields $+6.8$ exact match on four open-domain question answering datasets, $+14.1$ accuracy on three arithmetic reasoning datasets, and $+9.6$ accuracy on a commonsense reasoning dataset, compared to Self-Correct. Our implementation is made publicly available at https://wzy6642.github.io/proco.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 内在的自己正当性(英: Intrinsic self-correct)とは、大きな言語モデル(LLM)に対して、外部からのフィードバックなしにその応答を検証し、修正するように指示する手法である。 残念なことに、この研究はLSMが自己正しい推論をまだできないと結論づけた。 単純で効果的な検証手法は,LLMの本質的な能力を解き放つことができる。 すなわち、質問のキー条件を隠蔽し、現在の応答を追加して検証問題を構築し、応答を検証する条件を予測する。 この条件は、オープンドメインの質問の実体や、数学の質問の数値となり得る。 本稿では,ProCo という名前の偽応答を段階的に同定し,訂正する反復的検証列補正フレームワークを提案する。 私たちは3つの推論タスクで実験を行います。 平均して、GPT-3.5-Turbo をバックエンド LLM として持つ ProCo は、4つのオープンドメインの質問応答データセットで$6.8$、算術的推論データセットで$+14.1$、常識的推論データセットで$9.6$と、Self-Correct と比較すると$9.6$の精度を持つ。 私たちの実装はhttps://wzy6642.github.io/proco.github.io/で公開されています。

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