論文の概要: Markov Chain of Thought for Efficient Mathematical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17635v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 07:53:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:57:14.101387
• Title: Markov Chain of Thought for Efficient Mathematical Reasoning
• Title（参考訳）: 効率的な数学的推論のための思考のマルコフ連鎖
• Authors: Wen Yang, Kai Fan, Minpeng Liao,
• Abstract要約: 多段階の思考の連鎖(CoT)は、推論ステップとタスク固有のアクションの論理構造から恩恵を受ける。 我々は、標準多段階CoTを思考のマルコフ連鎖(MCoT)として概念化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.678633785012691
• License:
• Abstract: Chain of Thought (CoT) of multi-step benefits from the logical structure of the reasoning steps and task-specific actions, significantly enhancing the mathematical reasoning capabilities of large language models. As the prevalence of long CoT, the number of reasoning steps exceeds manageable token limits and leads to higher computational demands. Inspired by the fundamental logic of human cognition, ``derive, then reduce'', we conceptualize the standard multi-step CoT as a novel Markov Chain of Thought (MCoT). In this study, we consider the mathematical reasoning task, defining each reasoning step as text accompanied by a Python code snippet. To facilitate a longer reasoning path, self-correction is enabled through interactions with the code interpreter. Our MCoT aims to compress previous reasoning steps into a simplified question, enabling efficient next-step inference without relying on a lengthy KV cache. In our experiments, we curate the \texttt{MCoTInstruct} dataset, and the empirical results indicate that MCoT not only significantly enhances efficiency but also maintains comparable accuracy. While much remains to be explored, this work paves the way for exploring the long CoT reasoning abilities of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 多段階の思考の連鎖(CoT)は、推論ステップとタスク固有の行動の論理的構造から恩恵を受け、大きな言語モデルの数学的推論能力を大幅に向上させた。 長いCoTが出現するにつれて、推論ステップの数は管理可能なトークン制限を超え、より高い計算要求をもたらす。 人間の認知の基本的論理である ‘derive, then reduce' に触発されて、我々は、標準多段階のCoTを、思考のマルコフ連鎖(MCoT)として概念化した。 本研究では,Pythonのコードスニペットを伴って各推論ステップをテキストとして定義する数学的推論タスクについて考察する。 より長い推論パスを容易にするため、コードインタプリタとのインタラクションを通じて自己訂正が可能である。 我々のMCoTは、従来の推論ステップを単純化された質問に圧縮することを目的としており、長いKVキャッシュに頼ることなく、効率的な次ステップ推論を可能にしている。 実験では,texttt{MCoTInstruct}データセットをキュレートし,MCoTが効率を著しく向上するだけでなく,同等の精度を維持していることを示す。 まだまだ多くの研究が続けられているが、この研究はLLMの長いCoT推論能力の探求の道を開くものである。

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