論文の概要: Chain-of-Probe: Examing the Necessity and Accuracy of CoT Step-by-Step

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16144v1
• Date: Sun, 23 Jun 2024 15:50:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 18:54:26.415221
• Title: Chain-of-Probe: Examing the Necessity and Accuracy of CoT Step-by-Step
• Title（参考訳）: チェーン・オブ・プローブ:CoTステップ・バイ・ステップの必要性と正確性
• Authors: Zezhong Wang, Xingshan Zeng, Weiwen Liu, Yufei Wang, Liangyou Li, Yasheng Wang, Lifeng Shang, Xin Jiang, Qun Liu, Kam-Fai Wong,
• Abstract要約: モデル推論における心の変化を探索する手法を提案する。 心的変化のパターンを解析することにより,モデルの推論の正しさを検証した。 我々の検証では、最終回答では正しいが、多くの応答が推論プロセスに誤りを含んでいることが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.50681925980135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Current research found the issue of Early Answering in large language models (LLMs), where the models already have an answer before generating the Chain-of-Thought (CoT). This phenomenon suggests a potential lack of necessary dependency between the predicted answer and the reasoning process. Consequently, two important questions arise: (1) Is CoT still necessary if the model already has an answer? (2) Can the correctness of the answer serve as valid evidence for the correctness of CoT? To address these questions, we propose a method, namely Chain-of-Probe (CoP), to probe changes in the mind during the model's reasoning. The probing results show that in a significant number of question-answer cases, CoT appears to be unnecessary, and this necessity correlates with the simplicity of the task, defined by reasoning steps required. Furthermore, by analyzing patterns in mind change, we examine the correctness of the model's reasoning. Our validation reveals that many responses, although correct in their final answer, contain errors in their reasoning process. To this end, we propose a strategic approach based on CoP to prioritize answers with correct reasoning among multiple candidates, thereby bolstering the reliability of the model's reasoning.
• Abstract（参考訳）: 現在の研究では、大規模な言語モデル(LLM)における早期解答の問題が報告されている。 この現象は、予測された答えと推論プロセスの間に必要な依存が欠如している可能性を示唆している。 1) モデルにすでに答えがある場合、CoTは依然として必要か? 2) 回答の正しさは、CoTの正しさの有効な証拠となるか。 これらの問題に対処するため,モデル推論中の心の変化を探索する手法であるChain-of-Probe(CoP)を提案する。 調査結果からは,CoTが不要なケースがかなりの数あることが示唆され,その必要条件は要求される推論ステップによって定義されたタスクの単純さと相関している。 さらに, 心的変化のパターンを解析することにより, モデルの推論の正しさを検証した。 我々の検証では、最終回答では正しいが、多くの応答が推論プロセスに誤りを含んでいることが明らかになった。 そこで本研究では,CoPに基づく戦略的アプローチを提案し,複数の候補間の正しい推論による回答の優先順位付けを行い,モデルの推論の信頼性を高める。

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