論文の概要: The Role of Deductive and Inductive Reasoning in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02892v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 10:22:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 20:34:44.401455
• Title: The Role of Deductive and Inductive Reasoning in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける帰納的推論と帰納的推論の役割
• Authors: Chengkun Cai, Xu Zhao, Haoliang Liu, Zhongyu Jiang, Tianfang Zhang, Zongkai Wu, Jenq-Neng Hwang, Serge Belongie, Lei Li,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)推論を強化するために,DID法を提案する。 DIDはリトルストーン次元と情報エントロピーを組み合わせた2次元複雑度評価システムを実装している。 その結果,推理精度と解の精度は有意に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.430396755248104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in reasoning tasks, yet their reliance on static prompt structures and limited adaptability to complex scenarios remains a significant challenge. In this paper, we propose the Deductive and InDuctive(DID) method, a novel framework that enhances LLM reasoning by dynamically integrating both deductive and inductive reasoning approaches. Drawing from cognitive science principles, DID implements a dual-metric complexity evaluation system that combines Littlestone dimension and information entropy to precisely assess task difficulty and guide decomposition strategies. DID enables the model to progressively adapt its reasoning pathways based on problem complexity, mirroring human cognitive processes. We evaluate DID's effectiveness across multiple benchmarks, including the AIW and MR-GSM8K, as well as our custom Holiday Puzzle dataset for temporal reasoning. Our results demonstrate significant improvements in reasoning quality and solution accuracy - achieving 70.3% accuracy on AIW (compared to 62.2% for Tree of Thought) while maintaining lower computational costs. The success of DID in improving LLM performance while preserving computational efficiency suggests promising directions for developing more cognitively aligned and capable language models. Our work contributes a theoretically grounded, input-centric approach to enhancing LLM reasoning capabilities, offering an efficient alternative to traditional output-exploration methods.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、タスクの推論において印象的な能力を示しているが、静的なプロンプト構造に依存し、複雑なシナリオへの適応性が制限されていることは大きな課題である。 本稿では, 帰納的推論と帰納的推論の両方を動的に統合することにより, LLM推論を強化する新しいフレームワークであるDID法を提案する。 DIDは認知科学の原則を参考に、リトルストーン次元と情報エントロピーを組み合わせて、タスクの難易度を正確に評価し、分解戦略を導出する二重計量複雑性評価システムを実装している。 DIDは、人間の認知過程を反映する問題複雑性に基づいて、モデルが推論経路を段階的に適応することを可能にする。 我々は、AIWとMR-GSM8Kを含む複数のベンチマークでDIDの有効性を評価し、時間的推論のためのカスタムのHoliday Puzzleデータセットを評価した。 これらの結果から,AIWの精度は70.3%と低い計算コストを維持しつつ,推論品質と解の精度を大幅に向上した。 計算効率を保ちながらLLM性能を向上させる上でのDIDの成功は、より認知的に整合した有能な言語モデルを開発するための有望な方向性を示唆している。 我々の研究は、従来の出力探索法に代わる効率的な代替手段として、LLM推論能力の向上に理論的に基礎を置き、入力中心のアプローチに貢献している。

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