論文の概要: CRANE: Reasoning with constrained LLM generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09061v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 08:23:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:47:28.802456
• Title: CRANE: Reasoning with constrained LLM generation
• Title（参考訳）: CRANE:制約付きLLM生成による推論
• Authors: Debangshu Banerjee, Tarun Suresh, Shubham Ugare, Sasa Misailovic, Gagandeep Singh,
• Abstract要約: 制約付きデコードアルゴリズムであるCRANEを提案し,制約付き生成の正しさと制約なし生成の柔軟性のバランスをとる。 CRANEは最先端の制約付き復号化戦略と標準の制約なし復号化戦略の両方を大きく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.971462597321995
• License:
• Abstract: Code generation, symbolic math reasoning, and other tasks require LLMs to produce outputs that are both syntactically and semantically correct. Constrained LLM generation is a promising direction to enforce adherence to formal grammar, but prior works have empirically observed that strict enforcement of formal constraints often diminishes the reasoning capabilities of LLMs. In this work, we first provide a theoretical explanation for why constraining LLM outputs to very restrictive grammars that only allow syntactically valid final answers reduces the reasoning capabilities of the model. Second, we demonstrate that by augmenting the output grammar with carefully designed additional rules, it is always possible to preserve the reasoning capabilities of the LLM while ensuring syntactic and semantic correctness in its outputs. Building on these theoretical insights, we propose a reasoning-augmented constrained decoding algorithm, CRANE, which effectively balances the correctness of constrained generation with the flexibility of unconstrained generation. Experiments on multiple open-source LLMs and benchmarks show that CRANE significantly outperforms both state-of-the-art constrained decoding strategies and standard unconstrained decoding, showing up to 10% points accuracy improvement over baselines on challenging symbolic reasoning benchmarks GSM-symbolic and FOLIO.
• Abstract（参考訳）: コード生成、記号的数学推論、その他のタスクは、LLMが構文的にも意味的にも正しい出力を生成する必要がある。 制約付きLLM生成は形式文法に固執する上で有望な方向であるが、先行研究は形式的制約の厳格な強制がLLMの推論能力を低下させることを実証的に見てきた。 そこで本研究では,LLM出力の制約が,構文的に有効な最終解のみを許容する非常に限定的な文法に対して,なぜモデルの推論能力を低下させるのかを理論的に説明する。 第2に, 出力文法を慎重に設計した追加規則で拡張することにより, 出力の構文的, 意味的正当性を確保しつつ, LLMの推論能力を常に維持できることを実証する。 これらの理論的知見に基づいて,制約付き復号アルゴリズムCRANEを提案し,制約付き生成の正しさと制約なし生成の柔軟性を効果的にバランスさせる。 複数のオープンソース LLM とベンチマークの実験では、CRANE は最先端の制約付き復号法と標準の制約なし復号法の両方を著しく上回り、GSM-シンボリックおよびFOLIOの挑戦的シンボリック推論ベンチマークに基づくベースラインよりも最大10%の精度向上を示している。

関連論文リスト

• SoftCoT: Soft Chain-of-Thought for Efficient Reasoning with LLMs [48.28847964704554]
  CoT(Chain-of-Thought)推論により、LLM(Large Language Models)は複雑な推論タスクを解くことができる。 本稿では,LLMの変更を必要としない連続空間推論のための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T18:52:29Z)
• Reasoning-as-Logic-Units: Scaling Test-Time Reasoning in Large Language Models Through Logic Unit Alignment [21.12989936864145]
  CoT(Chain-of-Thought)のプロンプトによって,大規模言語モデル(LLM)の推論能力の向上が期待できる。 本稿では、生成したプログラムと対応するNL記述との間に論理単位を整列させることにより、より信頼性の高い推論経路を構築するReasoning-as-Logic-Units (RaLU)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T08:23:18Z)
• RuAG: Learned-rule-augmented Generation for Large Language Models [62.64389390179651]
  本稿では,大量のオフラインデータを解釈可能な一階述語論理規則に自動抽出する新しいフレームワーク,RuAGを提案する。 我々は,自然言語処理,時系列,意思決定,産業タスクなど,公共および民間の産業タスクに関する枠組みを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T00:01:34Z)
• Improving LLM Reasoning through Scaling Inference Computation with Collaborative Verification [52.095460362197336]
  大規模言語モデル(LLM)は一貫性と正確な推論に苦しむ。 LLMは、主に正しいソリューションに基づいて訓練され、エラーを検出して学習する能力を減らす。 本稿では,CoT(Chain-of-Thought)とPoT(Program-of-Thought)を組み合わせた新しい協調手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T05:21:48Z)
• Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。 本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:08:09Z)
• Can LLMs Reason with Rules? Logic Scaffolding for Stress-Testing and Improving LLMs [87.34281749422756]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクにおいて、印象的な人間的なパフォーマンスを実現している。 しかし、その根底にある推論規則の熟達性は、人間の能力に欠ける。 本稿では,推論ルールベースであるULogicを構築するための,推論ルール生成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T03:38:51Z)
• LLMs for Relational Reasoning: How Far are We? [8.840750655261251]
  大規模言語モデル(LLM)は、下流タスクで最先端のパフォーマンスを達成することで、多くの領域に革命をもたらした。 近年の取り組みにより,LSMは逐次決定問題の解決に乏しいことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T08:22:52Z)
• Are LLMs Rigorous Logical Reasoner? Empowering Natural Language Proof Generation with Contrastive Stepwise Decoding [10.421832675327712]
  本稿では,論理的推論のためのモデルの能力を高めるために,負の推論経路を用いることにより,ステップワイズな証明生成に対照的な復号を導入する。 EntailmentBankの実験は、言語モデルの計画能力を実証する上で、我々の手法の成功を裏付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-12T05:12:49Z)
• SatLM: Satisfiability-Aided Language Models Using Declarative Prompting [68.40726892904286]
  本研究では,大規模言語モデル (LLM) の推論能力を向上させるために,新しい満足度支援言語モデリング (SatLM) 手法を提案する。 我々はLLMを用いて命令型プログラムではなく宣言型タスク仕様を生成し、既製の自動定理証明器を利用して最終解を導出する。 我々はSATLMを8つの異なるデータセット上で評価し、命令パラダイムにおいてプログラム支援されたLMよりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T17:55:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。