論文の概要: Self-reflecting Large Language Models: A Hegelian Dialectical Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14917v5
- Date: Tue, 13 May 2025 17:06:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-14 16:45:08.79275
- Title: Self-reflecting Large Language Models: A Hegelian Dialectical Approach
- Title（参考訳）: 自己表現型大規模言語モデル:ヘーゲル弁証的アプローチ
- Authors: Sara Abdali, Can Goksen, Saeed Amizadeh, Julie E. Maybee, Kazuhito Koishida,
- Abstract要約: 哲学的なレンズによるNLPの探索は、計算手法と古典的な哲学の学派を結びつけることで、研究者の目を引くようになった。
本稿では,LLMのテクスト自己回帰に対するヘーゲル弁証法に触発された哲学的アプローチを紹介する。
提案手法は, 新たなアイデアの創出と, 問題解決におけるLCMの推論能力の向上に有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.965861424095833
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Investigating NLP through a philosophical lens has recently caught researcher's eyes as it connects computational methods with classical schools of philosophy. This paper introduces a philosophical approach inspired by the \textit{Hegelian Dialectic} for LLMs' \textit{self-reflection}, utilizing a self-dialectical approach to emulate internal critiques and then synthesize new ideas by resolving the opposing points of view. Moreover, this paper investigates the effect of LLMs' temperature for generation by establishing a dynamic annealing approach, which promotes the creativity in the early stages and gradually refines it by focusing on the nuances, as well as a fixed-temperature strategy for generation. We assess the effectiveness of our proposed method in generating novel ideas and in improving the reasoning abilities of LLMs during problem-solving. Moreover, we implement a Multi-Agent Majority Voting (MAMV) strategy to assess the validity and novelty of the generated ideas, which proves useful in the absence of domain experts. Our experiments demonstrate promising results in generating ideas and enhancing problem-solving performance.
- Abstract（参考訳）: 哲学的なレンズによるNLPの探索は、計算手法と古典的な哲学の学派を結びつけることで、研究者の目を引くようになった。
本稿では, LLMs の \textit{Hegelian Dialectic} に触発された哲学的アプローチを紹介する。
さらに, 動的アニール法を確立し, 初期における創造性を促進し, ニュアンスに着目して徐々に改良し, 生成のための固定温度戦略を確立させることにより, LLMの温度が生成に与える影響について検討した。
提案手法は, 新たなアイデアの創出と, 問題解決におけるLCMの推論能力の向上に有効であることを示す。
さらに,提案手法の妥当性と新規性を評価するために,マルチエージェント・マジョリティ投票(MAMV)戦略を実装した。
提案実験は,アイデアの創出と問題解決性能の向上に有望な成果を示した。
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