論文の概要: RATT: AThought Structure for Coherent and Correct LLMReasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02746v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 20:02:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 22:58:01.774913
• Title: RATT: AThought Structure for Coherent and Correct LLMReasoning
• Title（参考訳）: RATT:コヒーレントかつ正しいLDM推論のための構造
• Authors: Jinghan Zhang, Xiting Wang, Weijieying Ren, Lu Jiang, Dongjie Wang, Kunpeng Liu,
• Abstract要約: 本稿では,思考過程の各段階における論理的健全性と事実的正当性の両方を考慮した新しい思考構造であるRetrieval Augmented Thought Tree(RATT)を紹介する。 様々な種類のタスクに関する実験では、RATT構造が既存の手法を事実的正当性と論理的整合性で著しく上回っていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.28162642780579
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) gain substantial reasoning and decision-making capabilities from thought structures. However, existing methods such as Tree of Thought and Retrieval Augmented Thoughts often fall short in complex tasks due to the limitations of insufficient local retrieval of factual knowledge and inadequate global selection of strategies. These limitations make it challenging for these methods to balance factual accuracy and comprehensive logical optimization effectively. To address these limitations, we introduce the Retrieval Augmented Thought Tree (RATT), a novel thought structure that considers both overall logical soundness and factual correctness at each step of the thinking process. Specifically, at every point of a thought branch, RATT performs planning and lookahead to explore and evaluate multiple potential reasoning steps, and integrate the fact-checking ability of Retrieval-Augmented Generation (RAG) with LLM's ability to assess overall strategy. Through this combination of factual knowledge and strategic feasibility, the RATT adjusts and integrates the thought tree structure to search for the most promising branches within the search space. This thought structure significantly enhances the model's coherence in logical inference and efficiency in decision-making, and thus increases the limit of the capacity of LLM to generate reliable inferences and decisions based on thought structures. A broad range of experiments on different types of tasks showcases that the RATT structure significantly outperforms existing methods in factual correctness and logical coherence.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は思考構造から実質的な推論と意思決定能力を得る。 しかし、思考の樹」や「検索された思考」のような既存の手法は、事実知識の局所的検索が不十分で、戦略のグローバルな選択が不十分なため、複雑なタスクでは不足することが多い。 これらの制限は、これらの手法が事実の精度と包括的な論理最適化を効果的にバランスさせることを困難にしている。 これらの制約に対処するため,思考過程の各段階における論理的健全性と事実的正当性を両立する新しい思考構造であるRetrieval Augmented Thought Tree(RATT)を導入する。 具体的には、思考枝の各点で、RATTは、複数の潜在的な推論ステップを探索し、評価するための計画と検討を行い、検索・拡張生成(RAG)の事実チェック能力とLLMの全体的な戦略を評価する能力を統合する。 この事実知識と戦略的実現性の組み合わせにより、RATTは思考木構造を調整・統合し、探索空間内で最も有望な枝を探索する。 この思考構造は、論理的推論におけるモデルの一貫性と意思決定効率を大幅に向上させ、思考構造に基づく信頼性の高い推論と決定を生成するLLMの能力の限界を増大させる。 様々な種類のタスクに関する幅広い実験により、RATT構造が既存の手法を事実的正当性と論理的整合性で著しく上回っていることが示されている。

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