論文の概要: Pheromone-based Learning of Optimal Reasoning Paths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19278v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 16:42:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:02:14.069155
• Title: Pheromone-based Learning of Optimal Reasoning Paths
• Title（参考訳）: フェロモンを用いた最適推論経路の学習
• Authors: Anirudh Chari, Aditya Tiwari, Richard Lian, Suraj Reddy, Brian Zhou,
• Abstract要約: Ant Colony Optimization-Guided Tree of Thought (ACO-ToT) Ant Colony Optimization-Guided Tree of Thought (ACO-ToT) Ant Colony Optimization-Guided Tree of Thought (ACO-ToT)
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5662299435213421
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable reasoning capabilities through chain-of-thought prompting, yet discovering effective reasoning methods for complex problems remains challenging due to the vast space of possible intermediate steps. We introduce Ant Colony Optimization-guided Tree of Thought (ACO-ToT), a novel algorithm that combines ACO with LLMs to discover optimal reasoning paths for complex problems efficiently. Drawing inspiration from Hebbian learning in neurological systems, our method employs a collection of distinctly fine-tuned LLM "ants" to traverse and lay pheromone trails through a centralized tree of thought, with each ant's movement governed by a weighted combination of existing pheromone trails and its own specialized expertise. The algorithm evaluates complete reasoning paths using a mixture-of-experts-based scoring function, with pheromones reinforcing productive reasoning paths across iterations. Experiments on three challenging reasoning tasks (GSM8K, ARC-Challenge, and MATH) demonstrate that ACO-ToT performs significantly better than existing chain-of-thought optimization approaches, suggesting that incorporating biologically inspired collective search mechanisms into LLM inference can substantially enhance reasoning capabilities.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、チェーン・オブ・シークレット・プロンプトを通じて顕著な推論能力を示したが、複雑な問題に対する効果的な推論方法を見つけることは、中間段階の広大な空間のため、依然として困難である。 本稿では, ACO と LLM を組み合わせて複雑な問題に対する最適推論経路を効率よく発見するアルゴリズムである Ant Colony Optimization-guided Tree of Thought (ACO-ToT) を紹介する。 神経系におけるヘビアン学習からインスピレーションを得た本手法では,既存のフェロモン経路と独自の専門知識の重み付けにより,各アリの動きを制御し,一貫した思考木を通してフェロモン経路を走行し,横切るために,明確に調整されたLLM"アリ"のコレクションを用いる。 提案アルゴリズムは, フェロモンが反復的に生産的推論経路を補強する, 混合実験に基づくスコアリング関数を用いて, 完全な推論経路を評価する。 3つの挑戦的推論タスク(GSM8K、ARC-Challenge、MATH)の実験では、ACO-ToTは既存のチェーン・オブ・プリンシパル・最適化手法よりもはるかに優れていることが示され、生物学的にインスピレーションを受けた集団探索機構をLSM推論に組み込むことで推論能力を大幅に向上させることができることが示唆された。

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