論文の概要: Hypothesis-Driven Theory-of-Mind Reasoning for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11881v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 15:08:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:15:54.977241
• Title: Hypothesis-Driven Theory-of-Mind Reasoning for Large Language Models
• Title（参考訳）: 仮説駆動理論-大規模言語モデルに対するミンド推論
• Authors: Hyunwoo Kim, Melanie Sclar, Tan Zhi-Xuan, Lance Ying, Sydney Levine, Yang Liu, Joshua B. Tenenbaum, Yejin Choi,
• Abstract要約: エージェントの精神状態を追跡するための推論時間推論アルゴリズムである思考トレースを導入する。 提案アルゴリズムは,ベイズ理論をモデルとした。 本研究は,様々なベンチマークにおける思考トレーシングを評価し,大幅な性能向上を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.6028674686018
• License:
• Abstract: Existing LLM reasoning methods have shown impressive capabilities across various tasks, such as solving math and coding problems. However, applying these methods to scenarios without ground-truth answers or rule-based verification methods - such as tracking the mental states of an agent - remains challenging. Inspired by the sequential Monte Carlo algorithm, we introduce thought-tracing, an inference-time reasoning algorithm designed to trace the mental states of specific agents by generating hypotheses and weighting them based on observations without relying on ground-truth solutions to questions in datasets. Our algorithm is modeled after the Bayesian theory-of-mind framework, using LLMs to approximate probabilistic inference over agents' evolving mental states based on their perceptions and actions. We evaluate thought-tracing on diverse theory-of-mind benchmarks, demonstrating significant performance improvements compared to baseline LLMs. Our experiments also reveal interesting behaviors of the recent reasoning models - e.g., o1 and R1 - on theory-of-mind, highlighting the difference of social reasoning compared to other domains.
• Abstract（参考訳）: 既存のLSM推論手法は、数学やコーディングの問題を解くなど、様々なタスクで顕著な能力を示している。 しかし, エージェントの精神状態の追跡など, 現実的な答えやルールに基づく検証手法を使わずに, これらの手法をシナリオに適用することは依然として困難である。 モンテカルロの逐次的アルゴリズムにインスパイアされた思考追跡アルゴリズムは,仮説を導き,それを観測に基づいて重み付けすることで特定のエージェントの精神状態を追跡することを意図した推論時間推論アルゴリズムである。 我々のアルゴリズムは, エージェントの発達する精神状態に対する確率的推論を, エージェントの知覚と行動に基づいて近似するために, LLMを用いてベイズ理論をモデル化した。 本研究は,様々なベンチマークにおける思考のトレーシングを評価し,ベースラインLLMと比較して顕著な性能向上を示した。 また,最近の推論モデル(eg, o1, R1)の,理論・オブ・ミンドにおける興味深い行動を明らかにするとともに,他の領域と比較して社会的推論の違いを浮き彫りにした。

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