論文の概要: Critic-CoT: Boosting the reasoning abilities of large language model via Chain-of-thoughts Critic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16326v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 08:02:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 14:32:51.692832
• Title: Critic-CoT: Boosting the reasoning abilities of large language model via Chain-of-thoughts Critic
• Title（参考訳）: Critic-CoT: Chain-of-thinkts Criticによる大規模言語モデルの推論能力向上
• Authors: Xin Zheng, Jie Lou, Boxi Cao, Xueru Wen, Yuqiu Ji, Hongyu Lin, Yaojie Lu, Xianpei Han, Debing Zhang, Le Sun,
• Abstract要約: Critic-CoTは、ステップワイズCoT推論フォーマットと遠方のスーパービジョンデータ構築を通じて、LLMをSystem-2のような批判能力にプッシュするフレームワークである。 GSM8KとMATHの実験により,改良されたモデルによりタスク解決性能が向上し,本手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.94340387130627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-critic has become an important mechanism for enhancing the reasoning performance of LLMs. However, current approaches mainly involve basic prompts without further training, which tend to be over-simplified, leading to limited accuracy.Moreover, there is a lack of in-depth investigation of the relationship between LLM's ability to criticism and its task-solving performance.To address these issues, we propose Critic-CoT, a novel framework that pushes LLMs toward System-2-like critic capability, via step-wise CoT reasoning format and distant-supervision data construction, without the need for human annotation. Experiments on GSM8K and MATH show that via filtering out invalid solutions or iterative refinement, our enhanced model boosts task-solving performance, which demonstrates the effectiveness of our method. Further, we find that training on critique and refinement alone improves the generation. We hope our work could shed light on future research on improving the reasoning and critic ability of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 自己批判はLLMの推論性能を高める重要なメカニズムとなっている。 しかし、近年のアプローチは、過度に単純化され、精度が制限される基本的プロンプトを主に含んでいるが、その一方で、LCMの批判能力と課題解決性能の関係について、詳細な調査は行われていないため、人間のアノテーションを必要とせず、段階的にCoT推論フォーマットと遠隔スーパービジョンデータ構築を介し、ILMをシステム2のような批判能力に推し進める新しいフレームワークであるCrytic-CoTを提案する。 GSM8K と MATH の実験により,無効解のフィルタリングや反復改善により,改良されたモデルによりタスク解決性能が向上し,本手法の有効性が示された。 さらに,批判と改善の訓練だけで世代を改善できることが判明した。 LLMの推論と批判能力を改善するための今後の研究に光を当てることを願っています。

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