論文の概要: Meta-Reasoning Improves Tool Use in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04535v2
• Date: Sat, 08 Feb 2025 18:26:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:27:18.079137
• Title: Meta-Reasoning Improves Tool Use in Large Language Models
• Title（参考訳）: メタ推論は、大規模言語モデルにおけるツールの使用を改善する
• Authors: Lisa Alazraki, Marek Rei,
• Abstract要約: 本稿では,タスクを最初に理由付け,候補ツールを出力する2段階システムであるTECTON(Meta-reasONing)によるツール選択を提案する。 TECTONは、様々な数学推論データセットにおいて、分布内と分布外の両方において、実質的なゲインをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.193264105560864
• License:
• Abstract: External tools help large language models succeed at tasks where they would otherwise typically fail. In existing frameworks, choosing tools at test time relies on naive greedy decoding, regardless of whether the model has been fine-tuned on tool-annotated data or prompted with in-context examples. In contrast, we find that gathering and choosing among a suitable set of candidate tools has greater potential to lead to an optimal selection. We present Tool selECTion via meta-reasONing (TECTON), a two-phase system that first reasons over a task and outputs candidate tools using a custom fine-tuned language modelling head. Then, with the custom head disabled, it meta-reasons (i.e., it reasons over the previous reasoning process) to make a final choice. We show that TECTON results in substantial gains--both in-distribution and out-of-distribution--on a range of math reasoning datasets.
• Abstract（参考訳）: 外部ツールは、大言語モデルが一般的に失敗するタスクで成功するのに役立つ。 既存のフレームワークでは、モデルがツールアノテートされたデータに基づいて微調整されているか、あるいはコンテキスト内の例でトリガーされているかに関わらず、テスト時にツールを選択することは、単純なグレディデコーディングに依存している。 対照的に、適切な候補ツールの集合の中から収集と選択を行うことで、最適な選択につながる可能性が高くなる。 本稿では、タスクを最初に理由づけた2段階のシステムであるメタレゾニング(TECTON)によるツール選択を行い、カスタムな微調整言語モデリングヘッドを用いて候補ツールを出力する。 そして、カスタムヘッドを無効にすると、メタレアソン(つまり、以前の推論プロセスに理由がある)が最終的な選択を行う。 我々は、TECTONが、様々な数学推論データセットにおいて、分布内および分布外の両方において、実質的な利益をもたらすことを示す。

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