論文の概要: Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14283v4
• Date: Mon, 22 Jul 2024 10:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 01:01:51.196707
• Title: Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning
• Title（参考訳）: Q*: 検討計画によるLLMのマルチステップ推論の改善
• Authors: Chaojie Wang, Yanchen Deng, Zhiyi Lyu, Liang Zeng, Jujie He, Shuicheng Yan, Bo An,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。 本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.6472920229013
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capability in many natural language tasks. However, the auto-regressive generation process makes LLMs prone to produce errors, hallucinations and inconsistent statements when performing multi-step reasoning. In this paper, by casting multi-step reasoning of LLMs as a heuristic search problem, we aim to alleviate the pathology by introducing Q*, a general, versatile and agile framework for guiding LLMs decoding process with deliberative planning. By learning a plug-and-play Q-value model as heuristic function for estimating expected future rewards, our Q* can effectively guide LLMs to select the most promising next reasoning step without fine-tuning LLMs for the current task, which avoids the significant computational overhead and potential risk of performance degeneration on other tasks. Extensive experiments on GSM8K, MATH and MBPP demonstrate the superiority of our method, contributing to improving the reasoning performance of existing open-source LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 しかし、自己回帰生成プロセスにより、多段階推論を行う場合、LSMは誤り、幻覚、矛盾する文を生成するのが難しくなる。 本稿では,LLMの多段階的推論をヒューリスティックな探索問題とすることで,LLMの復号化プロセスの汎用的,汎用的,アジャイル的な枠組みであるQ*を導入することにより,病理の緩和を図る。 将来期待される報酬を推定するヒューリスティック関数としてプラグアンドプレイQ値モデルを学習することにより、我々のQ*はLLMを現在のタスクに微調整することなく、最も有望な次の推論ステップを選択することができる。 GSM8K, MATH, MBPPの大規模実験により, 提案手法の優位性を実証し, 既存のオープンソースLCMの推論性能の向上に寄与した。

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