論文の概要: A Comparative Study on Reasoning Patterns of OpenAI's o1 Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13639v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 22:05:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 09:55:03.336388
• Title: A Comparative Study on Reasoning Patterns of OpenAI's o1 Model
• Title（参考訳）: OpenAIのo1モデルにおける推論パターンの比較検討
• Authors: Siwei Wu, Zhongyuan Peng, Xinrun Du, Tuney Zheng, Minghao Liu, Jialong Wu, Jiachen Ma, Yizhi Li, Jian Yang, Wangchunshu Zhou, Qunshu Lin, Junbo Zhao, Zhaoxiang Zhang, Wenhao Huang, Ge Zhang, Chenghua Lin, J. H. Liu,
• Abstract要約: OpenAIのo1モデルは、ほとんどのデータセットで最高のパフォーマンスを実現しています。 また、いくつかの推論ベンチマークについて詳細な分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.08287909042421
• License:
• Abstract: Enabling Large Language Models (LLMs) to handle a wider range of complex tasks (e.g., coding, math) has drawn great attention from many researchers. As LLMs continue to evolve, merely increasing the number of model parameters yields diminishing performance improvements and heavy computational costs. Recently, OpenAI's o1 model has shown that inference strategies (i.e., Test-time Compute methods) can also significantly enhance the reasoning capabilities of LLMs. However, the mechanisms behind these methods are still unexplored. In our work, to investigate the reasoning patterns of o1, we compare o1 with existing Test-time Compute methods (BoN, Step-wise BoN, Agent Workflow, and Self-Refine) by using OpenAI's GPT-4o as a backbone on general reasoning benchmarks in three domains (i.e., math, coding, commonsense reasoning). Specifically, first, our experiments show that the o1 model has achieved the best performance on most datasets. Second, as for the methods of searching diverse responses (e.g., BoN), we find the reward models' capability and the search space both limit the upper boundary of these methods. Third, as for the methods that break the problem into many sub-problems, the Agent Workflow has achieved better performance than Step-wise BoN due to the domain-specific system prompt for planning better reasoning processes. Fourth, it is worth mentioning that we have summarized six reasoning patterns of o1, and provided a detailed analysis on several reasoning benchmarks.
• Abstract（参考訳）: より広範な複雑なタスク(例えば、コーディング、数学)を扱うために、LLM(Large Language Models)を導入することは、多くの研究者から大きな注目を集めている。 LLMが進化を続けるにつれて、単にモデルパラメータの数を増やすだけで、性能改善と計算コストが減少する。 最近、OpenAIのo1モデルは、推論戦略(テスト時計算法)がLLMの推論能力を著しく向上することを示した。 しかし、これらの手法の背後にあるメカニズムはまだ解明されていない。 O1の推論パターンを調べるために,OpenAIのGPT-4oを3つの領域(数学,コーディング,常識推論)の一般的な推論ベンチマークのバックボーンとして使用することにより,既存のテスト時間計算手法(BoN, Step-wise BoN, Agent Workflow,Self-Refine)と比較した。 具体的には、まず、実験により、ほとんどのデータセットにおいて、o1モデルが最高のパフォーマンスを達成したことを示す。 第二に、多様な応答(例えば、BoN)を探索する方法では、報酬モデルの能力と探索空間の両方がこれらの手法の上限を制限している。 第3に、問題を多くのサブプロブレムに分割するメソッドについて、Agent Workflowは、ドメイン固有のシステムプロンプトにより、より良い推論プロセスを計画するため、ステップワイズBoNよりも優れたパフォーマンスを実現している。 第4に、私たちはo1の6つの推論パターンを要約し、いくつかの推論ベンチマークに関する詳細な分析を提供しました。

関連論文リスト

• Reasoning Paths Optimization: Learning to Reason and Explore From Diverse Paths [69.39559168050923]
  本稿では,多様な経路から学習の推論と探索を可能にするReasoning Paths Optimization (RPO)を紹介する。 提案手法は,各推論ステップにおいて好意的な分岐を奨励し,好ましくない分岐を罰し,モデル全体の問題解決性能を高める。 我々は,数語問題や理科ベースの試験問題など,多段階の推論タスクに焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T06:37:25Z)
• SIaM: Self-Improving Code-Assisted Mathematical Reasoning of Large Language Models [54.78329741186446]
  本稿では,コードに基づく批判モデルを用いて,質問コードデータ構築,品質管理,補完的評価などのステップをガイドする新しいパラダイムを提案する。 英語と中国語におけるドメイン内ベンチマークとドメイン外ベンチマークの両方の実験は、提案したパラダイムの有効性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T06:33:03Z)
• MR-Ben: A Meta-Reasoning Benchmark for Evaluating System-2 Thinking in LLMs [55.20845457594977]
  大規模言語モデル(LLM)は、問題解決と意思決定の能力の向上を示している。 本稿ではメタ推論技術を必要とするプロセスベースのベンチマークMR-Benを提案する。 メタ推論のパラダイムは,システム2のスロー思考に特に適しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T03:50:23Z)
• MindStar: Enhancing Math Reasoning in Pre-trained LLMs at Inference Time [51.5039731721706]
  MindStarは、大言語モデルの純粋に推論に基づく探索手法である。 推論タスクを探索問題として定式化し、最適な推論経路を特定するための2つの探索アイデアを提案する。 Llama-2-13BやMistral-7Bのようなオープンソースモデルの推論能力を大幅に向上させ、GPT-3.5やGrok-1に匹敵する性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T15:07:33Z)
• General Purpose Verification for Chain of Thought Prompting [16.381123651223763]
  大規模言語モデル(LLM)の推論能力を改善する方法について検討する。 我々は、モデルが推論中に従うべき3つの一般的な原則を提案する。 これらの制約をLLMが生成する推論ステップに適用し、最終生成の精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-30T21:15:17Z)
• Enhancing Numerical Reasoning with the Guidance of Reliable Reasoning Processes [55.2326738851157]
  Enhancing NumeriCal reasOning with Reliable procEsses (Encore)を導入する。 我々は、モデルが合成データを用いて推論プロセスの生成を学習するのに役立つ一連の事前学習タスクを提案する。 実験の結果、Encoreは平均1.8%の5つの実験データセットに改善をもたらすことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T13:02:11Z)
• AQA-Bench: An Interactive Benchmark for Evaluating LLMs' Sequential Reasoning Ability [29.1826948551409]
  AQA-Benchは、大規模言語モデルの逐次推論能力を評価するための新しいベンチマークである。 AQA-Benchは,2進探索,深さ優先探索,幅優先探索という3つのアルゴリズムで構築されている。 我々の調査では興味深い発見がいくつか示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T18:59:33Z)
• DialCoT Meets PPO: Decomposing and Exploring Reasoning Paths in Smaller Language Models [18.96271708412086]
  CoT(Chain-of-Thought)プロンプトは、少なくとも1000億のパラメータを持つLLM(Large Language Models)の推論能力を高めるのに有効であることが証明されている。 本稿では,ダイアログ誘導型Chain-of-Thought(DialCoT)について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T08:52:13Z)

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。