論文の概要: ReasonGraph: Visualisation of Reasoning Paths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03979v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 00:03:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 16:01:17.887765
• Title: ReasonGraph: Visualisation of Reasoning Paths
• Title（参考訳）: ReasonGraph: 推論パスの可視化
• Authors: Zongqian Li, Ehsan Shareghi, Nigel Collier,
• Abstract要約: ReasonGraphは、LLM(Large Language Models)推論プロセスの可視化と解析を行うWebベースのプラットフォームである。 シーケンシャルおよびツリーベースの推論手法をサポートし、主要なLCMプロバイダと50以上の最先端モデルを統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.906801344540458
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) reasoning processes are challenging to analyze due to their complexity and the lack of organized visualization tools. We present ReasonGraph, a web-based platform for visualizing and analyzing LLM reasoning processes. It supports both sequential and tree-based reasoning methods while integrating with major LLM providers and over fifty state-of-the-art models. ReasonGraph incorporates an intuitive UI with meta reasoning method selection, configurable visualization parameters, and a modular framework that facilitates efficient extension. Our evaluation shows high parsing reliability, efficient processing, and strong usability across various downstream applications. By providing a unified visualization framework, ReasonGraph reduces cognitive load in analyzing complex reasoning paths, improves error detection in logical processes, and enables more effective development of LLM-based applications. The platform is open-source, promoting accessibility and reproducibility in LLM reasoning analysis.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)推論プロセスは、その複雑さと組織化された視覚化ツールの欠如により、分析が困難である。 本稿では LLM 推論プロセスの可視化と解析を行う Web ベースのプラットフォームである ReasonGraph について述べる。 シーケンシャルおよびツリーベースの推論手法をサポートし、主要なLCMプロバイダと50以上の最先端モデルを統合している。 ReasonGraphには、メタ推論メソッドの選択、構成可能な視覚化パラメータ、効率的な拡張を容易にするモジュラーフレームワークを備えた直感的なUIが含まれている。 本評価では, 様々なダウンストリームアプリケーションに対して高い解析信頼性, 効率的な処理, 高いユーザビリティを示す。 統合視覚化フレームワークを提供することで、複雑な推論パスの分析における認知負荷を低減し、論理プロセスにおけるエラー検出を改善し、LLMベースのアプリケーションの開発をより効果的に行えるようにする。 プラットフォームはオープンソースで、LCM推論解析におけるアクセシビリティと再現性を促進する。

関連論文リスト

• ZebraLogic: On the Scaling Limits of LLMs for Logical Reasoning [92.76959707441954]
  我々はLLM推論性能を評価するための総合的な評価フレームワークであるZebraLogicを紹介した。 ZebraLogicは、制御可能で定量化可能な複雑さを持つパズルの生成を可能にする。 その結果,複雑性が増大するにつれて,精度が著しく低下することが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T06:44:49Z)
• Reasoning with Graphs: Structuring Implicit Knowledge to Enhance LLMs Reasoning [73.2950349728376]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで顕著な成功を収めている。 しかし、彼らは情報片間の関係を理解し、推論する必要があるタスクの推論において、依然として課題に直面している。 この課題は、論理的推論やマルチホップ質問応答など、多段階プロセスに関わるタスクにおいて特に顕著である。 本稿では、まず文脈から明示的なグラフを構築することにより、グラフを用いた推論(RwG)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T05:18:20Z)
• Make LLMs better zero-shot reasoners: Structure-orientated autonomous reasoning [52.83539473110143]
  本稿では,Large Language Models (LLM) の質問をよりよく理解するための構造指向分析手法を提案する。 複雑な質問応答タスクの信頼性をさらに向上するために,多エージェント推論システム,構造指向自律推論エージェント(SARA)を提案する。 大規模な実験により,提案システムの有効性が検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T05:30:33Z)
• Reversal of Thought: Enhancing Large Language Models with Preference-Guided Reverse Reasoning Warm-up [9.42385235462794]
  大規模言語モデル(LLM)は、推論タスクにおいて顕著な性能を示すが、数学的および複雑な論理的推論において制限に直面している。 バッチ推論前のウォームアップフェーズにおいて,LLMの論理的推論能力を高めるために,Reversal of Thought (RoT)を提案する。 RoT は Preference-Guided Reverse Reasoning warm-up 戦略を利用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T07:44:28Z)
• Enhancing Logical Reasoning in Large Language Models through Graph-based Synthetic Data [53.433309883370974]
  本研究では,大規模言語モデルの推論能力を高めるための学習信号としてグラフベースの合成推論データを使用することの可能性と限界について検討する。 2つの確立された自然言語推論タスクにおいて,合成グラフに基づく推論データによる教師付き微調整が,他の標準評価ベンチマークでの有効性を損なうことなく,LLMの推論性能を効果的に向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T03:39:09Z)
• Can LLM Graph Reasoning Generalize beyond Pattern Memorization? [46.93972334344908]
  我々は,大規模言語モデル (LLM) が,合成学習データにおける意味的,数値的,構造的,推論パターンを超えうるか否かを評価し,実世界のグラフベースタスクにおける有用性を向上させる。 トレーニング後のアライメントが現実世界のタスクに最も有望であるのに対して、LLMグラフの推論をパターンを超えて行うことは、依然としてオープンな研究課題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-23T02:59:15Z)
• Learning Planning-based Reasoning by Trajectories Collection and Process Reward Synthesizing [61.98556945939045]
  収集された軌道上でのDPO(Direct Preference Optimization)を通して計画に基づく推論を学習するフレームワークを提案する。 論理的推論ベンチマークの挑戦的な結果から,学習フレームワークの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T15:18:33Z)
• Towards LogiGLUE: A Brief Survey and A Benchmark for Analyzing Logical Reasoning Capabilities of Language Models [56.34029644009297]
  大規模言語モデル(LLM)は、形式的知識表現(KR)システムの様々な制限を克服する能力を示した。 LLMは誘導的推論において最も優れているが、誘導的推論では最も効果が低い。 モデルの性能を評価するため,シングルタスクトレーニング,マルチタスクトレーニング,および「チェーンオブ思考」知識蒸留細調整技術について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T01:00:50Z)
• GraphReason: Enhancing Reasoning Capabilities of Large Language Models through A Graph-Based Verification Approach [0.0]
  大きな言語モデル(LLM)は印象的な推論機能を示しています。 本稿では,LLMの推論能力をさらに向上するグラフベースの新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T03:12:59Z)

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。