論文の概要: MTMT: Consolidating Multiple Thinking Modes to Form a Thought Tree for Strengthening LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03987v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 09:05:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:42:39.033706
• Title: MTMT: Consolidating Multiple Thinking Modes to Form a Thought Tree for Strengthening LLM
• Title（参考訳）: MTMT:LLM強化のための複数の思考モードの統合と思考木の形成
• Authors: Changcheng Li, Xiangyu Wang, Qiuju Chen, Xiren Zhou, Huanhuan Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な論理的推論と多段階の問題解決を必要とするタスクの制限を示している。 MTMT(Multi-thinking Modes Tree)は,LLMと対話して思考木を構築する手法である。 GPT-4o miniをベースモデルとして,パラメータ設定の違いによるMTMTの性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.687878949848182
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown limitations in tasks requiring complex logical reasoning and multi-step problem-solving. To address these challenges, researchers have employed carefully designed prompts and flowcharts, simulating human cognitive processes to enhance LLM performance, such as the Chain of Thought approach. In this paper, we introduce MTMT (Multi-thinking Modes Tree), a novel method that interacts with LLMs to construct a thought tree, simulating various advanced cognitive processes, including but not limited to association, counterfactual thinking, task decomposition, and comparison. By breaking down the original complex task into simpler sub-questions, MTMT facilitates easier problem-solving for LLMs, enabling more effective utilization of the latent knowledge within LLMs. We evaluate the performance of MTMT under different parameter configurations, using GPT-4o mini as the base model. Our results demonstrate that integrating multiple modes of thinking significantly enhances the ability of LLMs to handle complex tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な論理的推論と多段階の問題解決を必要とするタスクの制限を示している。 これらの課題に対処するために、研究者は慎重に設計されたプロンプトとフローチャートを採用し、人間の認知プロセスをシミュレートし、思考の連鎖のようなLCMのパフォーマンスを向上させる。 本稿では, MTMT(Multi-thinking Modes Tree)を導入し, LLMと対話して思考木を構築する手法を提案する。 MTMTは、元の複雑なタスクを単純なサブクエストに分割することで、LLMの問題解決を容易にし、LLM内の潜伏知識をより効果的に活用できるようにする。 GPT-4o miniをベースモデルとして,パラメータ設定の違いによるMTMTの性能評価を行った。 以上の結果から,複数モードの思考を統合することで,LLMの複雑なタスク処理能力が大幅に向上することが示唆された。

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