論文の概要: Chain-of-Thought in Large Language Models: Decoding, Projection, and Activation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03944v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 07:47:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:41:11.327363
• Title: Chain-of-Thought in Large Language Models: Decoding, Projection, and Activation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの連鎖--デコード、投影、活性化
• Authors: Hao Yang, Qianghua Zhao, Lei Li,
• Abstract要約: Chain-of-Thoughtプロンプトは、大規模言語モデルの推論能力を著しく向上させた。 本研究は,Chainof-Thoughtを用いたモデル内で発生する変化の解明を目的とした,デコーディング,プロジェクション,アクティベーションの3つの重要な側面について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.80044898397965
• License:
• Abstract: Chain-of-Thought prompting has significantly enhanced the reasoning capabilities of large language models, with numerous studies exploring factors influencing its performance. However, the underlying mechanisms remain poorly understood. To further demystify the operational principles, this work examines three key aspects: decoding, projection, and activation, aiming to elucidate the changes that occur within models when employing Chainof-Thought. Our findings reveal that LLMs effectively imitate exemplar formats while integrating them with their understanding of the question, exhibiting fluctuations in token logits during generation but ultimately producing a more concentrated logits distribution, and activating a broader set of neurons in the final layers, indicating more extensive knowledge retrieval compared to standard prompts. Our code and data will be publicly avialable when the paper is accepted.
• Abstract（参考訳）: Chain-of-Thoughtプロンプトは、大きな言語モデルの推論能力を大幅に向上させ、その性能に影響を与える要因を探索する多くの研究を行った。 しかし、その根底にあるメカニズムはいまだに理解されていない。 この研究は、運用原則をさらに深めるために、3つの重要な側面であるデコーディング、プロジェクション、アクティベーションを調査し、Chainof-Thoughtを採用する際にモデル内で起こる変化を解明することを目的としている。 以上の結果から,LLMは従来の形式を効果的に模倣し,その理解と統合し,生成中のトークンロジットの変動を示すが,最終的にはより集中したロジット分布を生じさせ,最終層に幅広いニューロン群を活性化させ,標準的なプロンプトよりも広範な知識獲得を図っていることが明らかとなった。 私たちのコードとデータは、論文が受理されたら公に利用できます。

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