論文の概要: Instance-adaptive Zero-shot Chain-of-Thought Prompting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20441v3
- Date: Thu, 31 Oct 2024 03:34:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 15:48:47.412437
- Title: Instance-adaptive Zero-shot Chain-of-Thought Prompting
- Title（参考訳）: インスタンス適応型ゼロショットチェーン・オブ・サート・プロンプティング
- Authors: Xiaosong Yuan, Chen Shen, Shaotian Yan, Xiaofeng Zhang, Liang Xie, Wenxiao Wang, Renchu Guan, Ying Wang, Jieping Ye,
- Abstract要約: Zero-shot Chain-of-Thought (CoT) は,実世界の推論タスクにおける大規模言語モデル(LLM)の性能向上のための,シンプルかつ効果的な戦略として出現する。
この研究は、良いプロンプトと悪いプロンプトを適応的に微分することで、代替のゼロショットCoT推論スキームとして、インスタンス適応プロンプトアルゴリズムを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.700073951068575
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Zero-shot Chain-of-Thought (CoT) prompting emerges as a simple and effective strategy for enhancing the performance of large language models (LLMs) in real-world reasoning tasks. Nonetheless, the efficacy of a singular, task-level prompt uniformly applied across the whole of instances is inherently limited since one prompt cannot be a good partner for all, a more appropriate approach should consider the interaction between the prompt and each instance meticulously. This work introduces an instance-adaptive prompting algorithm as an alternative zero-shot CoT reasoning scheme by adaptively differentiating good and bad prompts. Concretely, we first employ analysis on LLMs through the lens of information flow to detect the mechanism under zero-shot CoT reasoning, in which we discover that information flows from question to prompt and question to rationale jointly influence the reasoning results most. We notice that a better zero-shot CoT reasoning needs the prompt to obtain semantic information from the question then the rationale aggregates sufficient information from the question directly and via the prompt indirectly. On the contrary, lacking any of those would probably lead to a bad one. Stem from that, we further propose an instance-adaptive prompting strategy (IAP) for zero-shot CoT reasoning. Experiments conducted with LLaMA-2, LLaMA-3, and Qwen on math, logic, and commonsense reasoning tasks (e.g., GSM8K, MMLU, Causal Judgement) obtain consistent improvement, demonstrating that the instance-adaptive zero-shot CoT prompting performs better than other task-level methods with some curated prompts or sophisticated procedures, showing the significance of our findings in the zero-shot CoT reasoning mechanism.
- Abstract（参考訳）: Zero-shot Chain-of-Thought (CoT) は,実世界の推論タスクにおける大規模言語モデル(LLM)の性能向上のための,シンプルかつ効果的な戦略として出現する。
それでも、単一のタスクレベルのプロンプトがインスタンス全体に一様に適用されることは、本質的に制限されている。
この研究は、良いプロンプトと悪いプロンプトを適応的に微分することで、代替のゼロショットCoT推論スキームとして、インスタンス適応プロンプトアルゴリズムを導入する。
具体的には、まず情報フローのレンズを通してLCMの分析を用い、ゼロショットCoT推論のメカニズムを検出する。
より優れたゼロショットCoT推論では、質問から意味情報を取得するためのプロンプトが必要であることに気付く。
それとは対照的に、これらのいずれかが欠落すると、おそらく悪い結果がもたらされるだろう。
そこから、ゼロショットCoT推論のためのインスタンス適応的プロンプト戦略(IAP)をさらに提案する。
LLaMA-2, LLaMA-3, Qwenで行った数学・論理・コモンセンス推論タスク(例えば、GSM8K, MMLU, Causal Judgement)の実験では、インスタンス適応型ゼロショットCoTプロンプトは、いくつかのプロンプトや高度な手順で他のタスクレベルメソッドよりも優れた性能を示し、ゼロショットCoT推論機構における我々の発見の重要性を示している。
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