論文の概要: Strategic Chain-of-Thought: Guiding Accurate Reasoning in LLMs through Strategy Elicitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03271v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 06:28:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 21:40:47.911424
• Title: Strategic Chain-of-Thought: Guiding Accurate Reasoning in LLMs through Strategy Elicitation
• Title（参考訳）: ストラテジックチェーン・オブ・ワット:戦略緩和によるLCMの高精度推論の誘導
• Authors: Yu Wang, Shiwan Zhao, Zhihu Wang, Heyuan Huang, Ming Fan, Yubo Zhang, Zhixing Wang, Haijun Wang, Ting Liu,
• Abstract要約: CoT(Chain-of-Thought)パラダイムは,大規模言語モデル(LLM)の推論能力向上のための重要なアプローチとして登場した。 中間的推論ステップを生成する前に戦略的知識を統合することでLCM性能を向上するための textbfStrategic Chain-of-Thought (SCoT) を提案する。 SCoTは1つのプロンプトの中で2段階のアプローチを採用し、まず効果的な問題解決戦略を導き、次に高品質なCoTパスと最終回答の生成を導くのに使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.350747493026432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Chain-of-Thought (CoT) paradigm has emerged as a critical approach for enhancing the reasoning capabilities of large language models (LLMs). However, despite their widespread adoption and success, CoT methods often exhibit instability due to their inability to consistently ensure the quality of generated reasoning paths, leading to sub-optimal reasoning performance. To address this challenge, we propose the \textbf{Strategic Chain-of-Thought} (SCoT), a novel methodology designed to refine LLM performance by integrating strategic knowledge prior to generating intermediate reasoning steps. SCoT employs a two-stage approach within a single prompt: first eliciting an effective problem-solving strategy, which is then used to guide the generation of high-quality CoT paths and final answers. Our experiments across eight challenging reasoning datasets demonstrate significant improvements, including a 21.05\% increase on the GSM8K dataset and 24.13\% on the Tracking\_Objects dataset, respectively, using the Llama3-8b model. Additionally, we extend the SCoT framework to develop a few-shot method with automatically matched demonstrations, yielding even stronger results. These findings underscore the efficacy of SCoT, highlighting its potential to substantially enhance LLM performance in complex reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: CoT(Chain-of-Thought)パラダイムは,大規模言語モデル(LLM)の推論能力を向上するための重要なアプローチとして登場した。 しかし、広く採用され成功しているにもかかわらず、CoT法は、生成した推論パスの品質を一貫して保証できないため、しばしば不安定性を示し、準最適推論性能をもたらす。 この課題に対処するために、中間的推論ステップを生成する前に戦略知識を統合することによってLCM性能を洗練させる新しい手法である、textbf{Strategic Chain-of-Thought} (SCoT)を提案する。 SCoTは1つのプロンプトの中で2段階のアプローチを採用し、まず効果的な問題解決戦略を導き、次に高品質なCoTパスと最終回答の生成を導くのに使用される。 Llama3-8bモデルを用いて、GSM8Kデータセットの21.05\%、Tracking\_Objectsデータセットの24.13\%などの8つの挑戦的推論データセットに対する実験により、大幅な改善が示された。 さらに、SCoTフレームワークを拡張して、自動的に一致したデモを含む数ショットの手法を開発し、さらに強力な結果をもたらす。 これらの知見は, 複雑な推論タスクにおいて, LLM性能を著しく向上させる可能性を強調し, SCoTの有効性を裏付けるものである。

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