論文の概要: Rethinking Chain-of-Thought from the Perspective of Self-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10827v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 13:12:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:49:59.837319
• Title: Rethinking Chain-of-Thought from the Perspective of Self-Training
• Title（参考訳）: 自己学習の観点からの思考の連鎖の再考
• Authors: Zongqian Wu, Baoduo Xu, Ruochen Cui, Mengmeng Zhan, Xiaofeng Zhu, Lei Feng,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)における潜在能力を活性化するための効果的なアプローチとして、チェーン・オブ・シント推論(CoT)が登場している。 本稿では,CoTと自己学習の関係について考察し,自己学習による洞察がCoTのパフォーマンスに与える影響を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.722453877596998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chain-of-thought (CoT) reasoning has emerged as an effective approach for activating latent capabilities in large language models (LLMs). We observe that CoT shares significant similarities with self-training in terms of their learning processes. Motivated by these parallels, this paper explores the underlying relationship between CoT and self-training, demonstrating how insights from self-training can enhance CoT performance. Specifically, our study first reveals that CoT, like self-training, follows the principle of semantic entropy minimization. Leveraging this insight, we propose a novel CoT framework that incorporates two key components: (i) a task-specific prompt module designed to guide LLMs in generating high-quality initial reasoning processes, and (ii) an adaptive reasoning iteration module for progressively refining the reasoning process.
• Abstract（参考訳）: CoT推論は、大規模言語モデル(LLM)における潜在能力を活性化するための効果的なアプローチとして現れている。 我々はCoTが学習過程において自己学習と大きな類似点を持っていることを観察した。 本稿では,CoTと自己学習の関係を考察し,自己学習から得られる洞察がCoTのパフォーマンスをいかに向上させるかを示す。 特に,本研究では,CoTが自己学習と同様,意味エントロピー最小化の原則に従うことを最初に明らかにした。 この洞察を生かして、2つの重要なコンポーネントを組み込んだ新しいCoTフレームワークを提案する。 i) 高品質な初期推論プロセスの生成においてLLMを誘導するタスク特化プロンプトモジュール (ii) 段階的に推論プロセスを洗練するための適応推論反復モジュール。

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