論文の概要: BloomWise: Enhancing Problem-Solving capabilities of Large Language Models using Bloom's-Taxonomy-Inspired Prompts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04094v1
- Date: Sat, 5 Oct 2024 09:27:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-02 14:11:12.994838
- Title: BloomWise: Enhancing Problem-Solving capabilities of Large Language Models using Bloom's-Taxonomy-Inspired Prompts
- Title（参考訳）: BloomWise: Bloom's-Taxonomy-Inspired Promptsを用いた大規模言語モデルの問題解決機能向上
- Authors: Maria-Eleni Zoumpoulidi, Georgios Paraskevopoulos, Alexandros Potamianos,
- Abstract要約: 我々は,Bloomの分類にインスパイアされた新しいプロンプト技術であるBloomWiseを導入し,Large Language Models(LLMs)の性能を向上させる。
より洗練された認知スキルを身につける必要性に関する決定は、LLMによる自己評価に基づいている。
4つの一般的な算数推論データセットの広範な実験において,提案手法の有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.83547898874152
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the continuous progress of Large Language Models (LLMs) across various tasks, their performance on mathematical problems and reasoning tasks remains limited. This limitation can be attributed, among other factors, to the inherent difficulty of these problems and the fact that solutions often consist of multiple steps, potentially of varying nature, making it challenging for a single prompting technique to execute all required steps. To address this, we introduce BloomWise, a new prompting technique, inspired by Bloom's Taxonomy, aiming to improve LLMs' performance in solving such problems by encouraging them to approach the problem starting from simple, i.e., remembering, and progressing to higher cognitive skills, i.e., analyzing, until the correct solution is reached. The decision regarding the need to employ more sophisticated cognitive skills is based on self-evaluation performed by the LLM. Thus, we encourage the LLM to deploy the appropriate cognitive processes. In extensive experiments across 4 popular math reasoning datasets, we have demonstrated the effectiveness of our proposed approach. We also present extensive ablations, analyzing the strengths of each module within our system.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、様々なタスクにまたがる継続的な進歩にもかかわらず、数学的な問題や推論タスクのパフォーマンスは依然として限られている。
この制限は、これらの問題の本質的な困難さや、解がしばしば複数のステップから構成される可能性があり、その性質は様々であり、単一のプロンプト技術が全ての必要なステップを実行するのが困難であるという事実に起因している。
この問題を解決するため,ブルームの分類学にインスパイアされた新たなプロンプト技術であるブルームワイズを導入し,簡単なこと,覚えること,高度な認知能力,すなわち正しい解決に到達するまで,その課題にアプローチするよう促すことにより,LSMのパフォーマンスを向上させることを目的とした。
より洗練された認知スキルを身につける必要性に関する決定は、LLMによる自己評価に基づいている。
したがって、我々はLLMに適切な認知プロセスの展開を奨励する。
4つの一般的な算数推論データセットの広範な実験において,提案手法の有効性を実証した。
また、システム内の各モジュールの強度を解析し、広範囲にわたる改善を提案する。
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