論文の概要: On the Hardness of Faithful Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10625v2
- Date: Mon, 1 Jul 2024 13:36:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-02 13:21:08.951887
- Title: On the Hardness of Faithful Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける忠実連鎖推論の硬さについて
- Authors: Sree Harsha Tanneru, Dan Ley, Chirag Agarwal, Himabindu Lakkaraju,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、医療などの重要な領域における現実世界のアプリケーションにますます採用されている。
これらのモデルによって生成されたCoT(Chain-of-Thought)推論が、その基盤となる振る舞いを忠実に捉えることが重要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.029579061612456
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As Large Language Models (LLMs) are increasingly being employed in real-world applications in critical domains such as healthcare, it is important to ensure that the Chain-of-Thought (CoT) reasoning generated by these models faithfully captures their underlying behavior. While LLMs are known to generate CoT reasoning that is appealing to humans, prior studies have shown that these explanations do not accurately reflect the actual behavior of the underlying LLMs. In this work, we explore the promise of three broad approaches commonly employed to steer the behavior of LLMs to enhance the faithfulness of the CoT reasoning generated by LLMs: in-context learning, fine-tuning, and activation editing. Specifically, we introduce novel strategies for in-context learning, fine-tuning, and activation editing aimed at improving the faithfulness of the CoT reasoning. We then carry out extensive empirical analyses with multiple benchmark datasets to explore the promise of these strategies. Our analyses indicate that these strategies offer limited success in improving the faithfulness of the CoT reasoning, with only slight performance enhancements in controlled scenarios. Activation editing demonstrated minimal success, while fine-tuning and in-context learning achieved marginal improvements that failed to generalize across diverse reasoning and truthful question-answering benchmarks. In summary, our work underscores the inherent difficulty in eliciting faithful CoT reasoning from LLMs, suggesting that the current array of approaches may not be sufficient to address this complex challenge.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、医療などの重要な領域における現実世界のアプリケーションにますます採用されているため、これらのモデルによって生成されるチェーン・オブ・ソート(CoT)推論が、その基盤となる振る舞いを忠実に捉えていることを保証することが重要である。
LLMは、人間にアピールするCoT推論を生成することが知られているが、以前の研究では、これらの説明は、基礎となるLCMの実際の振る舞いを正確に反映していないことが示されている。
本研究では,LLM が生成する CoT 推論の忠実性を高めるため,LLM の動作を制御し,文脈学習,微調整,アクティベーション編集という,広義の3つのアプローチの約束について検討する。
具体的には,CoT推論の忠実度向上を目的とした,文脈内学習,微調整,アクティベーション編集のための新しい手法を提案する。
次に、複数のベンチマークデータセットを用いて広範な実験分析を行い、これらの戦略の可能性を探求する。
分析の結果,これらの戦略はCoT推論の忠実性向上に限定的な成功をもたらし,制御シナリオにおける性能向上はわずかであることがわかった。
アクティベーションの編集は、最小限の成功を示し、微調整と文脈学習は、様々な推論と真正な質問答えベンチマークで一般化できなかった限界的な改善を達成した。
まとめると、我々の研究は、LLMから忠実なCoT推論を引き出すのに固有の困難さを浮き彫りにして、現在の一連のアプローチがこの複雑な課題に対処するには不十分かもしれないことを示唆している。
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