論文の概要: Recursive Decomposition of Logical Thoughts: Framework for Superior Reasoning and Knowledge Propagation in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02026v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 02:55:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 16:36:50.598824
• Title: Recursive Decomposition of Logical Thoughts: Framework for Superior Reasoning and Knowledge Propagation in Large Language Models
• Title（参考訳）: 論理的思考の再帰的分解:大規模言語モデルにおける上層推論と知識伝播のための枠組み
• Authors: Kaleem Ullah Qasim, Jiashu Zhang, Tariq Alsahfi, Ateeq Ur Rehman Butt,
• Abstract要約: RDoLTは大規模言語モデルの推論性能を大幅に向上させる新しいフレームワークである。 RDoLTは、(1)複雑な推論タスクを進歩的複雑性のサブタスクに分解すること、(2)最も有望な推論思考を特定するための高度な選択とスコアリング機構を使用すること、(3)人間の学習を模倣する知識伝達モジュールを統合すること、の3つの主要なイノベーションに基づいて構築されている。 提案手法は,GSM8K,SVAMP,MultiArithm,LastLetterConcatenation,Gaokao2023 Mathなど,複数のベンチマークで評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4956870931936515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Enhancing the reasoning capabilities of Large Language Models remains a critical challenge in artificial intelligence. We introduce RDoLT, Recursive Decomposition of Logical Thought prompting, a novel framework that significantly boosts LLM reasoning performance. RDoLT is built on three key innovations: (1) recursively breaking down complex reasoning tasks into sub-tasks of progressive complexity; (2) employing an advanced selection and scoring mechanism to identify the most promising reasoning thoughts; and (3) integrating a knowledge propagation module that mimics human learning by keeping track of strong and weak thoughts for information propagation. Our approach was evaluated across multiple benchmarks, including GSM8K, SVAMP, MultiArith, LastLetterConcatenation, and Gaokao2023 Math. The results demonstrate that RDoLT consistently outperforms existing state-of-the-art techniques, achieving a 90.98 percent accuracy on GSM8K with ChatGPT-4, surpassing state-of-the-art techniques by 6.28 percent. Similar improvements were observed on other benchmarks, with accuracy gains ranging from 5.5 percent to 6.75 percent. These findings highlight RDoLT's potential to advance prompt engineering, offering a more effective and generalizable approach to complex reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの推論能力の強化は、人工知能における重要な課題である。 LLM推論性能を大幅に向上させる新しいフレームワークであるRDoLT(Recursive Decomposition of Logical Thought prompting)を紹介する。 RDoLTは,(1)複雑な推論タスクを進化的複雑性のサブタスクに再帰的に分解すること,(2)最も有望な推論思考を識別するための高度な選択とスコアリング機構を活用すること,(3)情報伝達のための強い思考と弱い思考の追跡を維持することで,人間の学習を模倣する知識伝播モジュールを統合すること,の3つの重要なイノベーションに基づいて構築されている。 提案手法は,GSM8K,SVAMP,MultiArith,LastLetterConcatenation,Gaokao2023 Mathなど,複数のベンチマークで評価された。 その結果、RDoLTは既存の最先端技術を一貫して上回り、90.98パーセントの精度でGSM8KをChatGPT-4で達成し、最先端技術を6.28パーセント上回った。 他のベンチマークでも同様の改善が見られ、精度は5.5%から6.75パーセントまで向上した。 これらの知見は、RDoLTが迅速なエンジニアリングを推進し、複雑な推論タスクに対してより効果的で一般化可能なアプローチを提供する可能性を示している。

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