論文の概要: Verbalized Probabilistic Graphical Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05516v3
• Date: Tue, 04 Mar 2025 18:07:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 13:46:35.403485
• Title: Verbalized Probabilistic Graphical Modeling
• Title（参考訳）: バーバル化確率的グラフィカルモデリング
• Authors: Hengguan Huang, Xing Shen, Songtao Wang, Lingfa Meng, Dianbo Liu, Hao Wang, Samir Bhatt,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語における確率的グラフモデル (PGM) の重要な原理をシミュレートするために,動詞型確率的グラフィカルモデリング (vPGM) を提案する。 vPGMは専門家主導のモデル設計をバイパスし、仮定やデータ不足のシナリオに適している。 以上の結果から,本モデルは信頼性校正とテキスト生成品質を効果的に向上させることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.524824578426962
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human cognition excels at transcending sensory input and forming latent representations that structure our understanding of the world. Although Large Language Models (LLMs) can produce chain-of-thought reasoning, they lack a principled framework to capture latent structures and model uncertainty, especially in compositional reasoning tasks. We propose Verbalized Probabilistic Graphical Modeling (vPGM), a Bayesian prompting framework that guides LLMs to simulate key principles of Probabilistic Graphical Models (PGMs) in natural language. Unlike many traditional probabilistic methods requiring substantial domain expertise or specialized training, vPGM bypasses expert-driven model design, making it well-suited for scenarios with limited assumptions or scarce data. We evaluated our model on several compositional reasoning tasks, both close-ended and open-ended. Our results indicate that the model effectively enhances confidence calibration and text generation quality.
• Abstract（参考訳）: 人間の認知は、世界に対する理解を構造化する、超越的な感覚入力と潜在表現の形成において優れている。 大規模言語モデル(LLM)は、チェーン・オブ・シークレット推論を生成することができるが、特に構成的推論タスクにおいて、潜在構造とモデルの不確実性を捉えるための原則的な枠組みが欠如している。 自然言語における確率的グラフモデル (PGM) の重要な原理をシミュレートするために, LLM を誘導するベイズ的促進フレームワークであるVerbalized Probabilistic Graphical Modeling (vPGM) を提案する。 ドメインの専門知識や専門的な訓練を必要とする多くの従来の確率的手法とは異なり、vPGMは専門家主導のモデル設計をバイパスし、仮定やデータ不足のシナリオに適している。 我々は,複数の構成的推論タスクにおいて,クローズドおよびオープンエンドの両方でモデルを評価した。 以上の結果から,本モデルは信頼性校正とテキスト生成品質を効果的に向上させることが示唆された。

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