論文の概要: Understanding Reasoning in Chain-of-Thought from the Hopfieldian View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03595v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 16:55:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 21:08:10.497149
• Title: Understanding Reasoning in Chain-of-Thought from the Hopfieldian View
• Title（参考訳）: ホップフィールドの視点から考える「誓いの連鎖」の推論
• Authors: Lijie Hu, Liang Liu, Shu Yang, Xin Chen, Zhen Tan, Muhammad Asif Ali, Mengdi Li, Di Wang,
• Abstract要約: 本稿では,認知神経科学における認知のホップフィールド的視点に基づく新しい視点を紹介する。 我々は, CoT(Chain-of-Thought)推論と, 刺激, 行動, 神経集団, 表現空間といった重要な認知要素の関連性を確立する。 我々は,低次元表現空間のロバスト性を利用して,CoTにおける推論過程のロバスト性を高めるRepresentation-of-Thought(RoT)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）: 17.18897746431302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models have demonstrated remarkable abilities across various tasks, with Chain-of-Thought (CoT) prompting emerging as a key technique to enhance reasoning capabilities. However, existing research primarily focuses on improving performance, lacking a comprehensive framework to explain and understand the fundamental factors behind CoT's success. To bridge this gap, we introduce a novel perspective grounded in the Hopfieldian view of cognition in cognitive neuroscience. We establish a connection between CoT reasoning and key cognitive elements such as stimuli, actions, neural populations, and representation spaces. From our view, we can understand the reasoning process as the movement between these representation spaces. Building on this insight, we develop a method for localizing reasoning errors in the response of CoTs. Moreover, we propose the Representation-of-Thought (RoT) framework, which leverages the robustness of low-dimensional representation spaces to enhance the robustness of the reasoning process in CoTs. Experimental results demonstrate that RoT improves the robustness and interpretability of CoT reasoning while offering fine-grained control over the reasoning process.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは様々なタスクにおいて顕著な能力を示しており、Chain-of-Thought(CoT)は推論能力を高める重要なテクニックとして台頭している。 しかし、既存の研究は主にパフォーマンスの改善に焦点を当てており、CoTの成功の背景にある基本的な要因を説明し、理解するための包括的なフレームワークが欠如している。 このギャップを埋めるために、認知神経科学における認知のホップフィールド的視点に基づく新しい視点を導入する。 我々は、CoT推論と刺激、行動、神経集団、表現空間といった重要な認知要素との関係を確立する。 我々の見解では、これらの表現空間間の移動として、推論過程を理解することができる。 この知見に基づいて,CoTの応答における推論誤差の局所化手法を開発した。 さらに、低次元表現空間のロバスト性を利用して、CoTにおける推論過程のロバスト性を高めるRepresentation-of-Thought(RoT)フレームワークを提案する。 実験により,RoTは推理過程のきめ細かい制御を行いながら,CoT推理の堅牢性と解釈性を向上させることが示された。

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