論文の概要: Geometric Analysis of Reasoning Trajectories: A Phase Space Approach to Understanding Valid and Invalid Multi-Hop Reasoning in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04415v3
• Date: Sat, 08 Mar 2025 13:54:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:43:29.620591
• Title: Geometric Analysis of Reasoning Trajectories: A Phase Space Approach to Understanding Valid and Invalid Multi-Hop Reasoning in LLMs
• Title（参考訳）: 推論軌跡の幾何学的解析:LLMにおける有効性と無効なマルチホップ推論を理解するための位相空間的アプローチ
• Authors: Javier Marin,
• Abstract要約: 本稿では,ハミルトン力学による言語モデルにおけるマルチホップ推論の新たな解析手法を提案する。 我々は、埋め込み空間における推論連鎖をハミルトン系に写像し、問題関連性(ポテンシャルエネルギー)に対する推論進行(運動エネルギー)のバランスをとる関数を定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper proposes a novel approach to analyzing multi-hop reasoning in language models through Hamiltonian mechanics. We map reasoning chains in embedding spaces to Hamiltonian systems, defining a function that balances reasoning progression (kinetic energy) against question relevance (potential energy). Analyzing reasoning chains from a question-answering dataset reveals that valid reasoning shows lower Hamiltonian energy values, representing an optimal trade-off between information gathering and targeted answering. While our framework offers complex visualization and quantification methods, the claimed ability to "steer" or "improve" reasoning algorithms requires more rigorous empirical validation, as the connection between physical systems and reasoning remains largely metaphorical. Nevertheless, our analysis reveals consistent geometric patterns distinguishing valid reasoning, suggesting this physics-inspired approach offers promising diagnostic tools and new perspectives on reasoning processes in large language models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハミルトン力学を用いて言語モデルにおけるマルチホップ推論を解析するための新しい手法を提案する。 埋め込み空間における推論連鎖をハミルトン系に写像し、問題関連性(ポテンシャルエネルギー)に対する推論進行(運動エネルギー)のバランスをとる関数を定義する。 質問回答データセットから推論連鎖を分析すると、有効な推論はハミルトンエネルギーの値が低く、情報収集と対象とする回答の間の最適なトレードオフを表すことが分かる。 我々のフレームワークは複雑な可視化と定量化の方法を提供しているが、物理的システムと推論の関連性はいまだ大半が比喩的であり、より厳密な経験的検証を必要とする。 しかしながら,本分析では,妥当な推論を区別する一貫した幾何学的パターンが明らかにされており,この物理に着想を得たアプローチは,有望な診断ツールと大規模言語モデルにおける推論プロセスに対する新たな視点を提供することを示している。

関連論文リスト

• Formal Mathematical Reasoning: A New Frontier in AI [60.26950681543385]
  我々は公式な数学的推論を提唱し、AI4Mathを次のレベルに進めるには不可欠であると主張している。 既存の進捗を要約し、オープンな課題について議論し、将来の成功を測るための重要なマイルストーンを想定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T17:19:24Z)
• Learning Iterative Reasoning through Energy Diffusion [90.24765095498392]
  我々は,エネルギー拡散による反復的推論(IRED)を紹介した。 IREDは入力条件と所望の出力の間の制約を表現するためにエネルギー関数を学ぶ。 IREDは、連続空間推論、離散空間推論、計画タスクにおいて既存の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T03:36:47Z)
• Learning Hamiltonian neural Koopman operator and simultaneously sustaining and discovering conservation law [13.310284460452918]
  本研究では,HNKO(Hanadian Neural Koopman Operator)を提案する。 我々は,HNKOとその拡張性能を,代表的物理系を用いて実証する。 この結果から,基礎となるシステムの事前知識と数学的理論を学習フレームワークに適切に供給することで,物理問題の解法における機械学習の能力を高めることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T09:42:34Z)
• Leveraging Structured Information for Explainable Multi-hop Question Answering and Reasoning [14.219239732584368]
  本研究では,マルチホップ質問応答のための抽出された意味構造(グラフ)の構築と活用について検討する。 実験結果と人的評価の結果から、我々のフレームワークはより忠実な推論連鎖を生成し、2つのベンチマークデータセットのQA性能を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T05:32:39Z)
• Chaining Simultaneous Thoughts for Numerical Reasoning [92.2007997126144]
  テキストによる数値推論は、AIシステムにとって不可欠なスキルであるべきです。 これまでの研究は方程式の構造をモデル化することに集中し、様々な構造化デコーダを提案してきた。 我々は、有向非巡回グラフを用いてステップを推論する数値推論器CANTORを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T18:52:06Z)
• Learning Iterative Reasoning through Energy Minimization [77.33859525900334]
  ニューラルネットワークを用いた反復推論のための新しいフレームワークを提案する。 すべての出力に対してエネルギーランドスケープをパラメータ化するために、ニューラルネットワークをトレーニングします。 エネルギー最小化ステップとして反復推論の各ステップを実装し,最小限のエネルギー解を求める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T17:44:20Z)
• Learning Neural Hamiltonian Dynamics: A Methodological Overview [109.40968389896639]
  Hamiltonian dynamicsは、ニューラルネットワークに正確な長期予測、解釈可能性、データ効率の学習を与える。 我々は最近提案したハミルトンニューラルネットワークモデルについて、特に方法論に焦点を当てて体系的に調査した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T22:54:39Z)
• From Philosophy to Interfaces: an Explanatory Method and a Tool Inspired by Achinstein's Theory of Explanation [3.04585143845864]
  人工知能(AI)における新しい説明法を提案する。 我々は、AIアルゴリズムのパイプラインに基づいた対話型説明を生成するための新しいアプローチを示す。 我々はIBMによるよく知られたXAIによる信用承認システムで仮説を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-09T11:10:03Z)
• Symplectic Learning for Hamiltonian Neural Networks [0.0]
  Hamiltonian Neural Networks (HNN)は、統一された"グレーボックス"アプローチに向けた第一歩を踏み出した。 損失関数が異なるハミルトン系のシンプレクティック構造を利用する。 HNNが学習できる正確なハミルトン関数の存在を数学的に保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T13:33:12Z)
• Dynamic Semantic Graph Construction and Reasoning for Explainable Multi-hop Science Question Answering [50.546622625151926]
  マルチホップQAのための説明可能性を得ながら,より有効な事実を活用できる新しいフレームワークを提案する。 a) tt AMR-SG,(a) tt AMR-SG,(a) tt AMR-SG,(a) tt AMR-SG,(c) グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を利用した事実レベルの関係モデリング,(c) 推論過程の導出を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-25T09:14:55Z)
• Scalable Multi-Hop Relational Reasoning for Knowledge-Aware Question Answering [35.40919477319811]
  本稿では,事前学習された言語モデルにマルチホップ関係推論モジュールを組み込む新しい知識認識手法を提案する。 外部知識グラフから抽出したサブグラフに対して、マルチホップ、マルチリレーショナル推論を行う。 パスベースの推論手法とグラフニューラルネットワークを統合して、より優れた解釈性とスケーラビリティを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T23:10:26Z)

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。