Fugu-MT 論文翻訳(概要): Refining Answer Distributions for Improved Large Language Model Reasoning

論文の概要: Refining Answer Distributions for Improved Large Language Model Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13292v2
Date: Thu, 10 Apr 2025 02:11:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-11 12:21:46.033212
Title: Refining Answer Distributions for Improved Large Language Model Reasoning
Title（参考訳）: 改良された大言語モデル推論のためのアンサー分布の精製
Authors: Soumyasundar Pal, Didier Chételat, Yingxue Zhang, Mark Coates,
Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の推論能力を高めるための,新しいアルゴリズムフレームワークであるRefined Answer Distributionsを提案する。我々のアプローチは、モンテカルロ近似(英語版)を形成するための反復的なサンプリング戦略と見なすことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.67507932821155
License:
Abstract: Large Language Models (LLMs) have exhibited an impressive capability to perform reasoning tasks, especially if they are encouraged to generate a sequence of intermediate steps. Reasoning performance can be improved by suitably combining multiple LLM responses, generated either in parallel in a single query, or via sequential interactions with LLMs throughout the reasoning process. Existing strategies for combination, such as self-consistency and progressive-hint-prompting, make inefficient usage of the LLM responses. We present Refined Answer Distributions, a novel and principled algorithmic framework to enhance the reasoning capabilities of LLMs. Our approach can be viewed as an iterative sampling strategy for forming a Monte Carlo approximation of an underlying distribution of answers, with the goal of identifying the mode -- the most likely answer. Empirical evaluation on several reasoning benchmarks demonstrates the superiority of the proposed approach.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、特に中間ステップのシーケンスを生成することを奨励される場合、推論タスクを実行するための印象的な能力を示した。推論性能は、単一のクエリで並列に生成された複数のLLM応答を適切に組み合わせることや、推論プロセスを通してLLMとのシーケンシャルな相互作用によって改善することができる。自己整合性やプログレッシブ・ヒント・プロンプティングといった既存の組み合わせ戦略は、LLM応答の非効率な利用を可能にしている。本稿では,LLMの推論能力を高めるための,新しいアルゴリズムフレームワークであるRefined Answer Distributionsを提案する。我々のアプローチは、モンテカルロ近似(英語版)を形成するための反復的なサンプリング戦略と見なすことができる。いくつかの推論ベンチマークにおける実証的な評価は、提案手法の優位性を示している。

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