論文の概要: CoT Rerailer: Enhancing the Reliability of Large Language Models in Complex Reasoning Tasks through Error Detection and Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13940v1
• Date: Sun, 25 Aug 2024 21:20:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 15:22:15.511402
• Title: CoT Rerailer: Enhancing the Reliability of Large Language Models in Complex Reasoning Tasks through Error Detection and Correction
• Title（参考訳）: CoTリライラ:誤り検出と補正による複雑な推論タスクにおける大規模言語モデルの信頼性向上
• Authors: Guangya Wan, Yuqi Wu, Jie Chen, Sheng Li,
• Abstract要約: CoT(Chain-of-Thought)により、LLM(Large Language Models)の複雑な推論能力が向上する。 我々は,これらの課題に対処するために,自己整合性とマルチエージェントの議論システムを用いたCoTリレーラを提案する。 様々な知識領域における多様な質問応答データセットにまたがるアプローチの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.44858963874474
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chain-of-Thought (CoT) prompting enhances Large Language Models (LLMs) complex reasoning abilities by generating intermediate steps. However, these steps can introduce hallucinations and accumulate errors. We propose the CoT Rerailer to address these challenges, employing self-consistency and multi-agent debate systems to identify and rectify errors in the reasoning process. The CoT Rerailer first selects the most logically correct Reasoning Path (RP) using consistency checks and critical evaluation by automated agents. It then engages a multi-agent debate system to propose and validate corrections to ensure the generation of an error-free intermediate logical path. The corrected steps are then used to generate a revised reasoning chain to further reduce hallucinations and enhance answer quality. We demonstrate the effectiveness of our approach across diverse question-answering datasets in various knowledge domains. The CoT Rerailer enhances the reliability of LLM-generated reasoning, contributing to more trustworthy AI driven decision-making processes.
• Abstract（参考訳）: CoT(Chain-of-Thought)により、中間ステップを生成することで、LLM(Large Language Models)の複雑な推論能力が向上する。 しかし、これらのステップは幻覚を導入し、エラーを蓄積することができる。 我々は,これらの課題に対処するためにCoTリライラを提案し,自己整合性とマルチエージェントの議論システムを用いて推論過程における誤りを特定し,修正する。 CoT Rerailerは、整合性チェックと自動エージェントによる臨界評価を用いて、最も論理的に正しいReasoning Path(RP)を選択する。 その後、エラーのない中間論理経路の生成を保証するために、修正の提案と検証を行うためのマルチエージェントの議論システムに携わる。 修正されたステップは、さらに幻覚を減らし、回答の品質を高めるために修正された推論連鎖を生成するために使用される。 様々な知識領域における多様な質問応答データセットにまたがるアプローチの有効性を実証する。 CoT RerailerはLLM生成推論の信頼性を高め、より信頼性の高いAI駆動意思決定プロセスに寄与する。

関連論文リスト

• Rationale-Aware Answer Verification by Pairwise Self-Evaluation [11.763229353978321]
  信頼性のある検証器の訓練には,最終回答の正しさに加えて,有理数の有効性の確保が必要であることを示す。 本結果から, 信頼性検証には, 正解の正確性に加えて, 有理数の有効性の確保が必要であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T08:53:00Z)
• Improving LLM Reasoning through Scaling Inference Computation with Collaborative Verification [52.095460362197336]
  大規模言語モデル(LLM)は一貫性と正確な推論に苦しむ。 LLMは、主に正しいソリューションに基づいて訓練され、エラーを検出して学習する能力を減らす。 本稿では,CoT(Chain-of-Thought)とPoT(Program-of-Thought)を組み合わせた新しい協調手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T05:21:48Z)
• Can We Further Elicit Reasoning in LLMs? Critic-Guided Planning with Retrieval-Augmentation for Solving Challenging Tasks [68.49251303172674]
  最先端の大規模言語モデル(LLM)は、目覚ましい問題解決能力を示すが、複雑な推論と事実の正しさに苦慮する可能性がある。 既存の手法では、チェーン・オブ・ソートと検索強化生成(RAG)の強みを利用して、複雑な問題をより単純なステップに分解し、検索を適用して事実の正しさを向上させる。 CR-Planner(CR-Planner, CR-Planner, CR-Planner)は, 微調整された批判モデルを利用して, 推論と検索の両方のプロセスを計画を通してガイドする新しいフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T11:26:02Z)
• Textualized Agent-Style Reasoning for Complex Tasks by Multiple Round LLM Generation [49.27250832754313]
  我々は、llmベースの自律エージェントフレームワークであるAgentCOTを紹介する。 それぞれのステップで、AgentCOTはアクションを選択し、それを実行して、証拠を裏付ける中間結果を得る。 エージェントCOTの性能を高めるための2つの新しい戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T02:20:06Z)
• ChainLM: Empowering Large Language Models with Improved Chain-of-Thought Prompting [124.69672273754144]
  CoT(Chain-of-Thought)のプロンプトにより,大規模言語モデル(LLM)の推論能力が向上する 既存のCoTアプローチは通常、単純な推論タスクに重点を置いており、結果として低品質で一貫性のないCoTプロンプトをもたらす。 優れたCoTプロンプトの自動生成のための新しいフレームワークであるCoTGeniusを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T11:34:26Z)
• RCOT: Detecting and Rectifying Factual Inconsistency in Reasoning by Reversing Chain-of-Thought [56.558892336235914]
  Reversing Chain-of-Thought (RCoT) は、大規模言語モデルの推論能力を改善する新しい手法である。 RCoTは生成したソリューションにおける事実の不整合を自動的に検出し、修正する。 手書きのきめ細かいフィードバックがLLMの推論能力を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T08:02:52Z)
• Enhancing Chain-of-Thoughts Prompting with Iterative Bootstrapping in Large Language Models [81.01397924280612]
  大規模言語モデル (LLM) は、ステップ・バイ・ステップ・チェーン・オブ・シークレット (CoT) をデモンストレーションとして組み込むことで、様々な推論タスクにおいて高い効果的な性能を達成することができる。 本稿では,イターCoT (Iterative bootstrapping in Chain-of-Thoughts Prompting) を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-23T13:54:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。