論文の概要: Judgment-of-Thought Prompting: A Courtroom-Inspired Framework for Binary Logical Reasoning with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16635v2
• Date: Wed, 21 May 2025 23:07:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.649265
• Title: Judgment-of-Thought Prompting: A Courtroom-Inspired Framework for Binary Logical Reasoning with Large Language Models
• Title（参考訳）: 試行錯誤の判断:大規模言語モデルを用いた二項論理推論のための法廷インスパイアされたフレームワーク
• Authors: Sungjune Park, Heehwan Kim, Haehyun Cho, Daeseon Choi,
• Abstract要約: 素早いエンジニアリングにもかかわらず、既存の論理的推論タスクにはループがある。 本稿では,エージェントの役割,検事の役割,裁判官の役割の3つについて論じる。 Wingrandeの評価はベンチマークとして機能し、引数を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.455973891746105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel prompting approach, Judgment of Thought (JoT), specifically tailored for binary logical reasoning tasks. Despite advances in prompt engineering, existing approaches still face limitations in handling complex logical reasoning tasks. To address these issues, JoT introduces a multi-agent approach with three specialized roles$\unicode{x2010}$$\unicode{x2010}$$\unicode{x2010}$lawyer, prosecutor, and judge$\unicode{x2010}$$\unicode{x2010}$$\unicode{x2010}$where a high-level model acts as the judge, and lower-level models serve as lawyer and prosecutor to systematically debate and evaluate arguments. Experimental evaluations on benchmarks such as BigBenchHard and Winogrande demonstrate JoT's superior performance compared to existing prompting approaches, achieving notable improvements, including 98\% accuracy in Boolean expressions. Also, our ablation studies validate the critical contribution of each role, iterative refinement loops, and feedback mechanisms. Consequently, JoT significantly enhances accuracy, reliability, and consistency in binary reasoning tasks and shows potential for practical applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,二項論理的推論タスクに特化して,思考の判断(JoT)という新しいプロンプト手法を提案する。 迅速なエンジニアリングの進歩にもかかわらず、既存のアプローチは複雑な論理的推論タスクを扱う際の制限に直面している。 これらの問題に対処するため、JoTは3つの専門的な役割を持つマルチエージェントアプローチを紹介している。$\unicode{x2010}$$\unicode{x2010}$$$\unicode{x2010}$lawyer, prosecutor, and judge$\unicode{x2010}$$$\unicode{x2010}$$$\unicode{x2010}$$$$\unicode{x2010}$ ここで、ハイレベルモデルが裁判官として機能し、低レベルモデルは、体系的に議論し、議論を評価するために弁護士や検察官として機能する。 BigBenchHardやWinograndeといったベンチマークの実験的な評価では、JoTが既存のプロンプトアプローチよりも優れたパフォーマンスを示しており、ブール式での98%の精度を含む顕著な改善が達成されている。 また, アブレーション研究は, 各役割, 反復的改善ループ, フィードバック機構の重要貢献を検証した。 その結果、JoTはバイナリ推論タスクの精度、信頼性、一貫性を著しく向上させ、実用的なアプリケーションの可能性を示している。

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