論文の概要: Understanding Chain-of-Thought in LLMs through Information Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11984v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 19:14:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:38:30.416380
• Title: Understanding Chain-of-Thought in LLMs through Information Theory
• Title（参考訳）: 情報理論によるLLMのチェーン・オブ・サート理解
• Authors: Jean-Francois Ton, Muhammad Faaiz Taufiq, Yang Liu,
• Abstract要約: 我々は,情報理論レンズを用いて,大規模言語モデル(LLM)におけるChain-of-Thought(CoT)推論を定式化する。 具体的には、各推論ステップにおける情報ゲインの定量化を行い、障害モードの識別を可能にする。 提案手法の有効性を,玩具およびGSM-8Kデータに対する広範囲な実験により実証し,既存の結果に基づく手法よりも優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.78730663293352
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive performance in complex reasoning tasks through Chain-of-Thought (CoT) reasoning, allowing models to break down problems into manageable sub-tasks. However, existing CoT evaluation techniques either require annotated CoT data or fall short in accurately assessing intermediate reasoning steps, leading to high rates of false positives. In this paper, we formalize CoT reasoning in LLMs through an information-theoretic lens. Specifically, our framework quantifies the `information gain' at each reasoning step, enabling the identification of failure modes in LLMs without the need for expensive annotated datasets. We demonstrate the efficacy of our approach through extensive experiments on toy and GSM-8K data, where it significantly outperforms existing outcome-based methods by providing more accurate insights into model performance on individual tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、Chain-of-Thought(CoT)推論を通じて複雑な推論タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示しており、モデルが問題を管理可能なサブタスクに分解することができる。 しかし、既存のCoT評価手法は、注釈付きCoTデータを必要とするか、中間的推論ステップを正確に評価するのに不足しているため、偽陽性の確率が高い。 本稿では,情報理論レンズを用いてLCMにおけるCoT推論を定式化する。 具体的には,各推論ステップの‘情報ゲイン’を定量化し,高価なアノテートデータセットを必要とせず,LCMにおける障害モードの識別を可能にする。 提案手法の有効性を,玩具およびGSM-8Kデータに対する広範囲な実験により実証し,個々のタスクにおけるモデル性能に関するより正確な洞察を提供することにより,既存の結果に基づく手法を著しく上回ることを示した。

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