論文の概要: IAO Prompting: Making Knowledge Flow Explicit in LLMs through Structured Reasoning Templates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03080v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 11:14:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:27:41.521562
• Title: IAO Prompting: Making Knowledge Flow Explicit in LLMs through Structured Reasoning Templates
• Title（参考訳）: IAO Prompting:構造化推論テンプレートによるLLMにおける知識フローの明示化
• Authors: Aissatou Diallo, Antonis Bikakis, Luke Dickens, Anthony Hunter, Rob Miller,
• Abstract要約: IAO(Input-Action-Output)は,大規模言語モデルがどのようにアクセスし,その知識を適用するかを明確にモデル化するテンプレートベースの構造的手法である。 IAOは問題を逐次的なステップに分解し、それぞれが使用する入力知識、実行中のアクション、および結果の出力を明確に識別する。 本研究は, LLMにおける知識表現と, より信頼性の高い知識応用のための手法に関する知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.839338724237275
• License:
• Abstract: While Large Language Models (LLMs) demonstrate impressive reasoning capabilities, understanding and validating their knowledge utilization remains challenging. Chain-of-thought (CoT) prompting partially addresses this by revealing intermediate reasoning steps, but the knowledge flow and application remain implicit. We introduce IAO (Input-Action-Output) prompting, a structured template-based method that explicitly models how LLMs access and apply their knowledge during complex reasoning tasks. IAO decomposes problems into sequential steps, each clearly identifying the input knowledge being used, the action being performed, and the resulting output. This structured decomposition enables us to trace knowledge flow, verify factual consistency, and identify potential knowledge gaps or misapplications. Through experiments across diverse reasoning tasks, we demonstrate that IAO not only improves zero-shot performance but also provides transparency in how LLMs leverage their stored knowledge. Human evaluation confirms that this structured approach enhances our ability to verify knowledge utilization and detect potential hallucinations or reasoning errors. Our findings provide insights into both knowledge representation within LLMs and methods for more reliable knowledge application.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は印象的な推論能力を示しているが、彼らの知識利用の理解と検証は依然として困難である。 CoT(Chain-of-Thought)は、中間的推論ステップを明らかにすることによって、この問題に部分的に対処するが、知識の流れと応用は暗黙的に残る。 複雑な推論タスクにおいて,LLMのアクセス方法を明示的にモデル化し,その知識を応用するテンプレートベースの構造的手法であるIAOプロンプト(Input-Action-Output)を導入する。 IAOは問題を逐次的なステップに分解し、それぞれが使用する入力知識、実行中のアクション、および結果の出力を明確に識別する。 この構造化された分解により、知識の流れを辿り、事実の整合性を検証し、潜在的な知識ギャップや誤用を特定することができる。 多様な推論タスクに対する実験を通じて、IAOはゼロショット性能を向上するだけでなく、LLMが記憶された知識をどのように活用するかの透明性も提供することを示した。 人間の評価は、この構造的アプローチが知識利用の検証能力を高め、幻覚や推論エラーを検出することを確認している。 本研究は, LLMにおける知識表現と, より信頼性の高い知識応用のための手法に関する知見を提供する。

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