論文の概要: Meta-Reflection: A Feedback-Free Reflection Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13781v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 12:20:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:49:21.734818
• Title: Meta-Reflection: A Feedback-Free Reflection Learning Framework
• Title（参考訳）: メタリフレクション:フィードバックのないリフレクション学習フレームワーク
• Authors: Yaoke Wang, Yun Zhu, Xintong Bao, Wenqiao Zhang, Suyang Dai, Kehan Chen, Wenqiang Li, Gang Huang, Siliang Tang, Yueting Zhuang,
• Abstract要約: 外部からのフィードバックを伴わずに単一の推論パスのみを必要とするフィードバックフリーリフレクション機構であるメタリフレクションを提案する。 過去のリフレクションを記憶し、取り出す人間の能力によって、メタリフレクションはコードブックに反射的な洞察を統合する。 実世界のシナリオにおけるメタリフレクションの実践性を徹底的に検討し,評価するために,E-Commerce Customer Intent Detectionという産業eコマースベンチマークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.14485943991588
• License:
• Abstract: Despite the remarkable capabilities of large language models (LLMs) in natural language understanding and reasoning, they often display undesirable behaviors, such as generating hallucinations and unfaithful reasoning. A prevalent strategy to mitigate these issues is the use of reflection, which refines responses through an iterative process. However, while promising, reflection heavily relies on high-quality external feedback and requires iterative multi-agent inference processes, thus hindering its practical application. In this paper, we propose Meta-Reflection, a novel feedback-free reflection mechanism that necessitates only a single inference pass without external feedback. Motivated by the human ability to remember and retrieve reflections from past experiences when encountering similar problems, Meta-Reflection integrates reflective insights into a codebook, allowing the historical insights to be stored, retrieved, and used to guide LLMs in problem-solving. To thoroughly investigate and evaluate the practicality of Meta-Reflection in real-world scenarios, we introduce an industrial e-commerce benchmark named E-commerce Customer Intent Detection (ECID). Extensive experiments conducted on both public datasets and the ECID benchmark highlight the effectiveness and efficiency of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 自然言語の理解と推論において大きな言語モデル(LLM)の顕著な能力にもかかわらず、幻覚や不誠実な推論などの望ましくない振る舞いをしばしば示している。 これらの問題を緩和するための一般的な戦略は、反復的なプロセスを通じて応答を洗練するリフレクションの使用である。 しかし、期待する一方で、リフレクションは高品質な外部フィードバックに大きく依存し、反復的なマルチエージェント推論プロセスを必要とするため、実用的応用を妨げている。 本稿では,外部からのフィードバックを伴わずに単一の推論パスのみを必要とする新しいフィードバックフリーリフレクション機構であるメタリフレクションを提案する。 同様の問題に遭遇した過去の経験からリフレクションを記憶し、取り出す人間の能力によって、メタリフレクションは、リフレクティブインサイトをコードブックに統合し、過去のインサイトを保存し、検索し、問題解決にLLMを導くのに使用される。 実世界のシナリオにおけるメタリフレクションの実践性を徹底的に検討し,評価するために,ECID (E-Commerce Customer Intent Detection) という産業eコマースベンチマークを導入する。 パブリックデータセットとECIDベンチマークの両方で実施された大規模な実験は、提案手法の有効性と効率性を強調している。

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