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。
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