論文の概要: CSCE: Boosting LLM Reasoning by Simultaneous Enhancing of Casual Significance and Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17174v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 08:28:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 16:50:22.090139
• Title: CSCE: Boosting LLM Reasoning by Simultaneous Enhancing of Casual Significance and Consistency
• Title（参考訳）: CSCE: 因果的意義と一貫性の同時促進によるLCM推論の促進
• Authors: Kangsheng Wang, Xiao Zhang, Zizheng Guo, Tianyu Hu, Huimin Ma,
• Abstract要約: チェーン・オブ・シンキング(CoT)のような連鎖型推論手法は、大規模言語モデル(LLM)の推論タスクの解決において、その役割を担っている。 本稿では、因果的重要性と一貫性を同時に考慮する非チェーン型推論フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.961692839965115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chain-based reasoning methods like chain of thought (CoT) play a rising role in solving reasoning tasks for large language models (LLMs). However, the causal illusions between \textit{a step of reasoning} and \textit{corresponding state transitions} are becoming a significant obstacle to advancing LLMs' reasoning capabilities, especially in long-range reasoning tasks. This paper proposes a non-chain-based reasoning framework for simultaneous consideration of causal significance and consistency, i.e., the Causal Significance and Consistency Enhancer (CSCE). We customize LLM's loss function utilizing treatment effect assessments to enhance its reasoning ability from two aspects: causal significance and consistency. This ensures that the model captures essential causal relationships and maintains robust and consistent performance across various scenarios. Additionally, we transform the reasoning process from the cascading multiple one-step reasoning commonly used in Chain-Based methods, like CoT, to a causal-enhanced method that outputs the entire reasoning process in one go, further improving the model's reasoning efficiency. Extensive experiments show that our method improves both the reasoning success rate and speed. These improvements further demonstrate that non-chain-based methods can also aid LLMs in completing reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: チェーン・オブ・シンキング(CoT)のようなチェーンベースの推論手法は,大規模言語モデル(LLM)の推論タスクの解決において,その役割を担っている。 しかし, LLMの推論能力, 特に長距離推論タスクにおいて, 因果錯覚は LLM の推論能力向上に重要な障害となっている。 本稿では,因果的意義と一貫性,すなわち因果的意義と一貫性(CSCE)を同時に考慮する非連鎖的推論フレームワークを提案する。 治療効果評価を利用してLCMの損失関数をカスタマイズし、因果的意義と一貫性の2つの側面から推論能力を高める。 これにより、モデルは基本的な因果関係を捉え、さまざまなシナリオで堅牢で一貫したパフォーマンスを維持することができる。 さらに、我々は、CoTのようなチェーンベースの手法でよく用いられる複数のワンステップ推論をカスケードする推論プロセスから、一行で全ての推論プロセスを出力する因果拡張手法に変換し、モデルの推論効率をさらに向上する。 大規模な実験により,本手法は推理成功率と速度の両方を改善した。 これらの改善は、非チェーンベースの手法が推論タスクを完了させるのに役立つことも示している。

関連論文リスト

• Stepwise Perplexity-Guided Refinement for Efficient Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models [56.37421741507468]
  CoT推論は大規模言語モデル(LLM)の性能を大幅に向上させた。 本稿では,その重要性の尺度としてパープレキシティを用いた批判的推論ステップの同定手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T20:04:51Z)
• When More is Less: Understanding Chain-of-Thought Length in LLMs [53.77747102201451]
  CoT推論は大規模言語モデル(LLM)の多段階推論能力を高める しかし、ほとんどのモデルやタスクでは、CoT長の増加は一貫して推論精度の向上につながりますか? 本稿では, 推論ステップの数が増加するにつれて, 性能は向上するが, 最終的には低下する,というニュアンスな関係を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T05:28:59Z)
• Make LLMs better zero-shot reasoners: Structure-orientated autonomous reasoning [52.83539473110143]
  本稿では,Large Language Models (LLM) の質問をよりよく理解するための構造指向分析手法を提案する。 複雑な質問応答タスクの信頼性をさらに向上するために,多エージェント推論システム,構造指向自律推論エージェント(SARA)を提案する。 大規模な実験により,提案システムの有効性が検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T05:30:33Z)
• CreDes: Causal Reasoning Enhancement and Dual-End Searching for Solving Long-Range Reasoning Problems using LLMs [13.977459316171013]
  大規模言語モデル(LLM)は、長距離推論を含む最適化問題に対処する際の限界を実証している。 本稿では、因果関係強化(CRE)機構と個別治療効果(ITE)を組み合わせて、因果関係の確固たる正当性を保証する。 実験により、CreDesは精度と時間効率の両方で既存のState-Of-The-Art(SOTA)ソリューションを著しく上回っていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T16:05:01Z)
• Learning From Correctness Without Prompting Makes LLM Efficient Reasoner [30.203952806009717]
  大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクで優れた性能を示してきたが、幻覚、不誠実な推論、有害な内容などの制限がまだ残っている。 人間のフィードバックや外部ツール,手工芸のプロンプトを不要にする,本質的な自己修正推論フレームワークをLLMに導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T02:12:49Z)
• How Likely Do LLMs with CoT Mimic Human Reasoning? [31.86489714330338]
  大規模言語モデル(LLM)から推論能力を引き出すための有望な手法として思考の連鎖が出現する 我々は,LLMにおける問題指導,推論,解答の関係を理解するために因果解析を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T10:13:04Z)
• From Heuristic to Analytic: Cognitively Motivated Strategies for Coherent Physical Commonsense Reasoning [66.98861219674039]
  ヒューリスティック分析推論(HAR)戦略は、モデル決定のための合理化のコヒーレンスを大幅に改善する。 以上の結果から, PLM推論の一貫性と信頼性を効果的に向上できる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T19:46:04Z)
• Concise and Organized Perception Facilitates Reasoning in Large Language Models [32.71672086718057]
  大規模言語モデル (LLM) は, 推論作業における乱雑な内容や無関係な内容を扱う際に, 人間の認知バイアスに類似した障害パターンを示す。 コンシス・アンド・オーガナイズド・パーセプション(COP)という新しい推論手法を提案する。 COPは与えられたステートメントを慎重に分析し、冗長性を効率的に排除しながら、最も関連する情報を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T04:47:49Z)
• Towards CausalGPT: A Multi-Agent Approach for Faithful Knowledge Reasoning via Promoting Causal Consistency in LLMs [55.66353783572259]
  Causal-Consistency Chain-of-Thoughtは、基礎モデルの忠実さと因果性を強化するために、マルチエージェントコラボレーションを活用する。 我々のフレームワークは、広範囲かつ包括的な評価を通じて、最先端の手法よりも大きな優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T04:59:21Z)
• Question Decomposition Improves the Faithfulness of Model-Generated Reasoning [23.34325378824462]
  大規模言語モデル(LLM)は、その振る舞いの正しさと安全性を検証するのが困難である。 一つのアプローチは、LLMが質問に答えるときにステップバイステップの推論を生成することによって、彼らの推論を外部化するように促すことである。 このアプローチは、モデルの実的推論を忠実に反映する記述された推論に依存しており、必ずしもそうではない。 分解に基づく手法は、時にはCoTの手法に近づき、質問応答タスクにおいて高い性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T00:54:10Z)
• Towards Understanding Chain-of-Thought Prompting: An Empirical Study of What Matters [82.84696222087396]
  CoT(Chain-of-Thought)の促進により,大規模言語モデル(LLM)の多段階推論能力が劇的に向上する 無効な実演でもCoT推論が可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T05:20:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。