論文の概要: Enhancing LLM Problem Solving with REAP: Reflection, Explicit Problem Deconstruction, and Advanced Prompting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09415v1
- Date: Sat, 14 Sep 2024 11:12:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 20:47:24.909405
- Title: Enhancing LLM Problem Solving with REAP: Reflection, Explicit Problem Deconstruction, and Advanced Prompting
- Title（参考訳）: REAPによるLLM問題解決の強化: 反射, 明示的問題解決, 先端プロンプティング
- Authors: Ryan Lingo, Martin Arroyo, Rajeev Chhajer,
- Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理を変革してきたが、その問題解決能力は引き続き改善されている。
本稿では、動的コンテキスト生成フレームワークにおける革新的なアプローチであるREAP法を紹介する。
OpenAIのo1-preview、o1-mini、GPT-4o、GPT-4o-mini、GoogleのGemini 1.5 Pro、Claude 3.5 Sonnetの6つの最先端モデルでREAPを評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have transformed natural language processing, yet improving their problem-solving capabilities, particularly for complex, reasoning-intensive tasks, remains a persistent challenge. This paper introduces the REAP (Reflection, Explicit Problem Deconstruction, and Advanced Prompting) method, an innovative approach within the dynamic context generation framework. REAP guides LLMs through reflection on the query, deconstructing it into manageable components, and generating relevant context to enhance the solution process. We evaluated REAP using a dataset designed to expose LLM limitations, comparing zero-shot prompting with REAP-enhanced prompts across six state-of-the-art models: OpenAI's o1-preview, o1-mini, GPT-4o, GPT-4o-mini, Google's Gemini 1.5 Pro, and Claude 3.5 Sonnet. The results demonstrate notable performance gains, with o1-mini improving by 40.97%, GPT-4o by 66.26%, and GPT-4o-mini by 112.93%. Despite the already strong baseline performance of OpenAI's o1-preview, modest gains were observed. Beyond performance improvements, REAP offers a cost-effective solution; for example, GPT-4o-mini, which is approximately 100 times cheaper than o1-preview, delivered competitive results. REAP also improves the clarity of model outputs, making it easier for humans to understand the reasoning behind the results and simplifying the process of identifying and addressing any issues. These findings demonstrate REAP's potential to greatly improve the capabilities of LLMs, providing both better performance and increased cost-efficiency across a wide range of applications.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理を変革しているが、特に複雑で推論集約的なタスクにおいて、その問題解決能力は改善されている。
本稿では、動的コンテキスト生成フレームワークにおける革新的なアプローチであるREAP(Reflection, Explicit Problem Deconstruction, and Advanced Prompting)手法を紹介する。
REAPはクエリのリフレクションを通じてLCMをガイドし、それを管理可能なコンポーネントに分解し、関連するコンテキストを生成してソリューションプロセスを強化する。
OpenAIのo1-preview、o1-mini、GPT-4o-mini、GPT-4o-mini、GoogleのGemini 1.5 Pro、Claude 3.5 Sonnetの6つの最先端モデルのREAP強化プロンプトとゼロショットプロンプトを比較して、LLM制限を公開するために設計されたデータセットを用いてREAPを評価した。
その結果、o1-miniは40.97%改善し、GPT-4oは66.26%改善し、GPT-4o-miniは112.93%改善した。
既にOpenAIのo1-previewのベースライン性能が強かったにもかかわらず、控えめな利得が観察された。
例えば、o1-previewの約100倍安いGPT-4o-miniは、競争力のある結果をもたらした。
REAPはまた、モデル出力の明確さを改善し、結果の背後にある推論を理解しやすくし、問題を特定し、対処するプロセスを単純化する。
これらの結果は、REAPがLLMの能力を大幅に向上する可能性を示し、より優れた性能と幅広いアプリケーションにおけるコスト効率の向上を実現している。
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