論文の概要: Semantic Self-Consistency: Enhancing Language Model Reasoning via Semantic Weighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07839v2
• Date: Tue, 28 Jan 2025 11:42:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 22:09:10.877377
• Title: Semantic Self-Consistency: Enhancing Language Model Reasoning via Semantic Weighting
• Title（参考訳）: 意味的自己整合性:意味的重み付けによる言語モデル推論の強化
• Authors: Tim Knappe, Ryan Li, Ayush Chauhan, Kaylee Chhua, Kevin Zhu, Sean O'Brien,
• Abstract要約: Wang et al.の自己整合性フレームワークは、多数決を受ける前に複数の論理をサンプリングすることで、様々なクローズド・アンサーの推論タスクにおけるモデルパフォーマンスを確実に改善する。 我々の研究は意味的自己整合性を導入し、多数決の前に最終的な決定に加えて、これらの理性の両方の理性経路を取り入れ、分析することでこのアプローチを強化します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.110108181663884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) have rapidly improved their performance on a broad number of tasks, they still often fall short on reasoning tasks. As LLMs become more integrated in diverse real-world tasks, advancing their reasoning capabilities is crucial to their effectiveness in nuanced, complex problems. Wang et al.'s self-consistency framework reveals that sampling multiple rationales before taking a majority vote reliably improves model performance across various closed-answer reasoning tasks. Standard methods based on this framework aggregate the final decisions of these rationales but fail to utilize the semantic information detailed in the step-by-step reasoning paths. Our work introduces semantic self-consistency, enhancing this approach by incorporating and analyzing both the reasoning paths of these rationales in addition to their final decisions before taking a majority vote. These methods not only improve the reliability of reasoning paths but also cause more robust performance on complex reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は幅広いタスクのパフォーマンスを急速に向上させているが、推論タスクでは不足することが多い。 LLMがより多様な現実世界のタスクに統合されるにつれて、それらの推論能力の進歩は、曖昧で複雑な問題におけるそれらの効果に不可欠である。 Wang氏らの自己整合性フレームワークは、多数決を受ける前に複数の論理をサンプリングすることで、さまざまなクローズドな回答の推論タスクにおけるモデルパフォーマンスが確実に向上することを示している。 この枠組みに基づく標準的な手法は、これらの論理の最終的な決定を集約するが、ステップバイステップの推論パスで詳述された意味情報を利用できない。 我々の研究は意味的自己整合性を導入し、多数決の前に最終的な決定に加えて、これらの理性の両方の理性経路を取り入れ、分析することでこのアプローチを強化します。 これらの手法は推論パスの信頼性を向上させるだけでなく、複雑な推論タスクにおいてより堅牢なパフォーマンスをもたらす。

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