論文の概要: Conceptual Metaphor Theory as a Prompting Paradigm for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01901v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 00:26:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:12.510061
• Title: Conceptual Metaphor Theory as a Prompting Paradigm for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための実証パラダイムとしての概念メタファー理論
• Authors: Oliver Kramer,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の拡張のためのフレームワークとしてメタファー概念理論(CMT)を紹介する。 CMTは比喩的マッピングを活用して抽象的推論を構造化し、複雑な概念を処理し説明するモデルの能力を向上させる。 我々は4つのネイティブモデル(Llama3.2、Phi3、Gemma2、Mistral)を、ドメイン固有の推論、創造的洞察、メタファ解釈にまたがるベンチマークタスクで、CMTが強化したモデルと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We introduce Conceptual Metaphor Theory (CMT) as a framework for enhancing large language models (LLMs) through cognitive prompting in complex reasoning tasks. CMT leverages metaphorical mappings to structure abstract reasoning, improving models' ability to process and explain intricate concepts. By incorporating CMT-based prompts, we guide LLMs toward more structured and human-like reasoning patterns. To evaluate this approach, we compare four native models (Llama3.2, Phi3, Gemma2, and Mistral) against their CMT-augmented counterparts on benchmark tasks spanning domain-specific reasoning, creative insight, and metaphor interpretation. Responses were automatically evaluated using the Llama3.3 70B model. Experimental results indicate that CMT prompting significantly enhances reasoning accuracy, clarity, and metaphorical coherence, outperforming baseline models across all evaluated tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,概念メタファー理論(CMT)を,複雑な推論タスクにおける認知的促進を通じて,大規模言語モデル(LLM)を拡張するためのフレームワークとして紹介する。 CMTは比喩的マッピングを活用して抽象的推論を構造化し、複雑な概念を処理し説明するモデルの能力を向上させる。 CMTをベースとしたプロンプトを取り入れることで、より構造化され、人間に似た推論パターンにLCMを誘導する。 このアプローチを評価するために、ドメイン固有の推論、創造的洞察、メタファ解釈にまたがるベンチマークタスクにおいて、CMTで強化された4つのネイティブモデル(Llama3.2、Phi3、Gemma2、Mistral)を比較した。 応答はLlama3.3 70Bモデルで自動的に評価された。 実験結果から,CMTのプロンプトは推論精度,明快さ,比喩的コヒーレンスを著しく向上し,全ての評価課題においてベースラインモデルより優れていたことが示唆された。

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