論文の概要: Automatic Curriculum Expert Iteration for Reliable LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07627v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 05:43:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 15:56:40.626912
• Title: Automatic Curriculum Expert Iteration for Reliable LLM Reasoning
• Title（参考訳）: 信頼性LLM推論のためのカリキュラムエキスパート自動イテレーション
• Authors: Zirui Zhao, Hanze Dong, Amrita Saha, Caiming Xiong, Doyen Sahoo,
• Abstract要約: 幻覚(すなわち、可塑性だが不正確な内容を生成する)と怠慢(すなわち過剰な拒絶や「私は知らない」のデフォルト)は、LLM推論における主要な課題として残る。 幻覚を減らそうとする現在の取り組みは、主に知識に基づくタスクにおける事実的誤りに焦点を当てており、しばしば欠陥推論に関連する幻覚を無視している。 本稿では,LLM推論を強化し,モデルの能力に応答する自動カリキュラムエキスパートイテレーション(Auto-CEI)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.60318625779015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hallucinations (i.e., generating plausible but inaccurate content) and laziness (i.e. excessive refusals or defaulting to "I don't know") persist as major challenges in LLM reasoning. Current efforts to reduce hallucinations primarily focus on factual errors in knowledge-grounded tasks, often neglecting hallucinations related to faulty reasoning. Meanwhile, some approaches render LLMs overly conservative, limiting their problem-solving capabilities. To mitigate hallucination and laziness in reasoning tasks, we propose Automatic Curriculum Expert Iteration (Auto-CEI) to enhance LLM reasoning and align responses to the model's capabilities--assertively answering within its limits and declining when tasks exceed them. In our method, Expert Iteration explores the reasoning trajectories near the LLM policy, guiding incorrect paths back on track to reduce compounding errors and improve robustness; it also promotes appropriate "I don't know" responses after sufficient reasoning attempts. The curriculum automatically adjusts rewards, incentivizing extended reasoning before acknowledging incapability, thereby pushing the limits of LLM reasoning and aligning its behaviour with these limits. We compare Auto-CEI with various SOTA baselines across logical reasoning, mathematics, and planning tasks, where Auto-CEI achieves superior alignment by effectively balancing assertiveness and conservativeness.
• Abstract（参考訳）: 幻覚(すなわち、可塑性だが不正確な内容を生成する)と怠慢(すなわち過剰な拒絶や「私は知らない」のデフォルト)は、LLM推論における主要な課題として残る。 幻覚を減らそうとする現在の取り組みは、主に知識に基づくタスクにおける事実的誤りに焦点を当てており、しばしば欠陥推論に関連する幻覚を無視している。 一方、いくつかのアプローチではLLMが過度に保守的になり、問題解決能力が制限される。 推論タスクにおける幻覚と怠慢を軽減するため,LLM推論を強化し,モデルの能力に応答する自動カリキュラムエキスパートイテレーション(Auto-CEI)を提案する。 提案手法では, LLM ポリシ付近の推論軌道を探索し, 誤った経路を軌道に戻すことにより, 複合的誤りの低減とロバスト性の向上を実現し, 十分な推論を試みた後, 適切な「知らない」応答を促進する。 このカリキュラムは報酬を自動的に調整し、障害を認める前に拡張推論をインセンティブ化し、LSM推論の限界を押し上げ、その振る舞いをこれらの制限に合わせる。 我々は,Auto-CEIを論理的推論,数学,計画タスクにまたがる様々なSOTAベースラインと比較する。

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