論文の概要: Make LLMs better zero-shot reasoners: Structure-orientated autonomous reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19000v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 05:30:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-03 07:49:40.038673
• Title: Make LLMs better zero-shot reasoners: Structure-orientated autonomous reasoning
• Title（参考訳）: LLMがゼロショット推論をより良くする: 構造指向の自律推論
• Authors: Pengfei He, Zitao Li, Yue Xing, Yaling Li, Jiliang Tang, Bolin Ding,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) の質問をよりよく理解するための構造指向分析手法を提案する。 複雑な質問応答タスクの信頼性をさらに向上するために,多エージェント推論システム,構造指向自律推論エージェント(SARA)を提案する。 大規模な実験により,提案システムの有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.83539473110143
• License:
• Abstract: Zero-shot reasoning methods with Large Language Models (LLMs) offer significant advantages including great generalization to novel tasks and reduced dependency on human-crafted examples. However, the current zero-shot methods still have limitations in complex tasks, e.g., answering questions that require multi-step reasoning. In this paper, we address this limitation by introducing a novel structure-oriented analysis method to help LLMs better understand the question and guide the problem-solving process of LLMs. We first demonstrate how the existing reasoning strategies, Chain-of-Thought and ReAct, can benefit from our structure-oriented analysis. In addition to empirical investigations, we leverage the probabilistic graphical model to theoretically explain why our structure-oriented analysis can improve the LLM reasoning process. To further improve the reliability in complex question-answering tasks, we propose a multi-agent reasoning system, Structure-oriented Autonomous Reasoning Agents (SARA), that can better enforce the reasoning process following our structure-oriented analysis by refinement techniques and is equipped with external knowledge retrieval capability to reduce factual errors. Extensive experiments verify the effectiveness of the proposed reasoning system. Surprisingly, in some cases, the system even surpasses few-shot methods. Finally, the system not only improves reasoning accuracy in complex tasks but also demonstrates robustness against potential attacks that corrupt the reasoning process.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)を用いたゼロショット推論手法は、新しいタスクへの大きな一般化や、人為的な例への依存性の低減など、大きな利点をもたらす。 しかし、現在のゼロショット法は複雑なタスクに制限があり、例えば、多段階の推論を必要とする質問に答える。 本稿では, LLMの問題をよりよく理解し, LLMの問題解決プロセスを導くために, 構造指向分析手法を導入することで, この制限に対処する。 まず、既存の推論戦略であるChain-of-ThoughtとReActが、構造指向の分析の恩恵を受けることを実証する。 実験的な調査に加えて、確率的グラフィカルモデルを利用して、構造指向分析がLCM推論プロセスを改善する理由を理論的に説明する。 複雑な質問応答タスクの信頼性をさらに向上するため,構造指向型自律推論エージェント (SARA) を提案する。 大規模実験により,提案手法の有効性が検証された。 驚くべきことに、いくつかのケースでは、このシステムは数発の手法を超えている。 最後に、複雑なタスクにおける推論精度を向上するだけでなく、推論プロセスを損なう可能性のある攻撃に対して堅牢性を示す。

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