論文の概要: Let's Be Self-generated via Step by Step: A Curriculum Learning Approach to Automated Reasoning with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21728v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 04:28:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:41:04.967988
• Title: Let's Be Self-generated via Step by Step: A Curriculum Learning Approach to Automated Reasoning with Large Language Models
• Title（参考訳）: ステップバイステップで自己生成しよう:大規模言語モデルを用いた自動推論のためのカリキュラム学習アプローチ
• Authors: Kangyang Luo, Zichen Ding, Zhenmin Weng, Lingfeng Qiao, Meng Zhao, Xiang Li, Di Yin, Jinlong Shu,
• Abstract要約: カリキュラム学習にインスパイアされたtextbfLBS3 自動推論のための新しいプロンプト手法を提案する。 LBS3はLLMを操り、ターゲットクエリに関連付けられた簡単にハードなプロキシクエリをリコールする。 これは、簡単なプロキシクエリから派生した例的なプロンプトを利用して、ハードプロキシクエリの解決にLSMを向けるプログレッシブ戦略を起動する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.255272009912417
• License:
• Abstract: While Chain of Thought (CoT) prompting approaches have significantly consolidated the reasoning capabilities of large language models (LLMs), they still face limitations that require extensive human effort or have performance needs to be improved. Existing endeavors have focused on bridging these gaps; however, these approaches either hinge on external data and cannot completely eliminate manual effort, or they fall short in effectively directing LLMs to generate high-quality exemplary prompts. To address the said pitfalls, we propose a novel prompt approach for automatic reasoning named \textbf{LBS3}, inspired by curriculum learning which better reflects human learning habits. Specifically, LBS3 initially steers LLMs to recall easy-to-hard proxy queries that are pertinent to the target query. Following this, it invokes a progressive strategy that utilizes exemplary prompts stemmed from easy-proxy queries to direct LLMs in solving hard-proxy queries, enabling the high-quality of the proxy solutions. Finally, our extensive experiments in various reasoning-intensive tasks with varying open- and closed-source LLMs show that LBS3 achieves strongly competitive performance compared to the SOTA baselines.
• Abstract（参考訳）: Chain of Thought (CoT) は大規模言語モデル (LLM) の推論能力を大幅に強化しているが、それでも人的努力を要する制限や性能改善が必要な制限に直面している。 既存の取り組みはこれらのギャップを埋めることに重点を置いているが、これらのアプローチは外部データにヒンジし、手作業を完全に排除できないか、LLMを効果的に誘導して高品質な模範的なプロンプトを生成するのに不足している。 このような落とし穴に対処するために,人間の学習習慣をよりよく反映したカリキュラム学習に触発された,‘textbf{LBS3}’という自動推論のための新しいプロンプトアプローチを提案する。 具体的には、LBS3は当初、ターゲットクエリに関連性のある簡単にハードなプロキシクエリをリコールするようにLCMを操縦する。 これに続いて、簡単なプロキシクエリから派生した例的なプロンプトを利用して、ハードプロキシクエリの解決においてLSMを指示し、プロキシソリューションの高品質化を可能にするプログレッシブ戦略を起動する。 最後に,LBS3 が SOTA ベースラインと比較して高い競争性能を発揮することを示す。

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