論文の概要: Forest-of-Thought: Scaling Test-Time Compute for Enhancing LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09078v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 09:01:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:34:19.490652
• Title: Forest-of-Thought: Scaling Test-Time Compute for Enhancing LLM Reasoning
• Title（参考訳）: Forest-of-Thought: LLM推論の高速化のためのテスト時間計算のスケーリング
• Authors: Zhenni Bi, Kai Han, Chuanjian Liu, Yehui Tang, Yunhe Wang,
• Abstract要約: 我々はフォレスト・オブ・サート(FoT)と呼ばれる新しい推論フレームワークを提案する。 FoTは複数の推論木を統合し、複雑な論理問題を解くために集合的な意思決定を活用する。 我々は,過去の誤りからリアルタイムの誤り訂正と学習を可能にする動的自己補正戦略を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.069109287947875
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable abilities across various language tasks, but solving complex reasoning problems remains a challenge. While existing methods like Chain-of-Thought (CoT) and Tree-of-Thought (ToT) enhance reasoning by decomposing problems or structuring prompts, they typically perform a single pass of reasoning and may fail to revisit flawed paths, compromising accuracy. To address this, we propose a novel reasoning framework called Forest-of-Thought (FoT), which integrates multiple reasoning trees to leverage collective decision-making for solving complex logical problems. FoT utilizes sparse activation strategies to select the most relevant reasoning paths, improving both efficiency and accuracy. Additionally, we introduce a dynamic self-correction strategy that enables real-time error correction and learning from past mistakes, as well as consensus-guided decision making strategies to optimize correctness and computational resources. Experimental results demonstrate that the FoT framework, combined with these strategies, significantly enhances the reasoning capabilities of LLMs, enabling them to solve complex tasks with greater precision and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語タスクにおいて顕著な能力を示しているが、複雑な推論問題の解決は依然として課題である。 Chain-of-Thought (CoT) や Tree-of-Thought (ToT) のような既存の手法は、問題を分解したりプロンプトを構造化することで推論を強化するが、通常は推論の単一パスを実行し、欠陥のあるパスを再検討せず、精度を損なう可能性がある。 そこで本研究では,複数の推論木を統合し,複雑な論理問題を解くための集合的意思決定を活用する新たな推論フレームワークであるフォレスト・オブ・ワット(FoT)を提案する。 FoTはスパースアクティベーション戦略を利用して最も関連性の高い推論経路を選択し、効率と精度の両方を改善している。 さらに,過去の誤りからリアルタイムな誤り訂正と学習を可能にする動的自己補正戦略を導入するとともに,正しさと計算資源を最適化するためのコンセンサス誘導型意思決定戦略を導入する。 実験により,これらの戦略と組み合わせたFoTフレームワークはLLMの推論能力を大幅に向上し,より高精度かつ効率的に複雑なタスクを解けることを示した。

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