論文の概要: Sketch-of-Thought: Efficient LLM Reasoning with Adaptive Cognitive-Inspired Sketching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05179v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 06:57:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:25:12.103106
• Title: Sketch-of-Thought: Efficient LLM Reasoning with Adaptive Cognitive-Inspired Sketching
• Title（参考訳）: Sketch-of-Thought:適応型認知誘発型Sketchによる効率的なLLM推論
• Authors: Simon A. Aytes, Jinheon Baek, Sung Ju Hwang,
• Abstract要約: 我々は,新しいプロンプトフレームワークであるSketch-of-Thought(SoT)を紹介する。 認知に触発された推論パラダイムと言語制約を組み合わせることでトークンの使用を最小化する。 SoTは、無視できる精度の影響でトークンを76%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.04718679054704
• License:
• Abstract: Recent advances in large language models have demonstrated remarkable reasoning capabilities through Chain of Thought (CoT) prompting, but often at the cost of excessive verbosity in their intermediate outputs, which increases computational overhead. We introduce Sketch-of-Thought (SoT), a novel prompting framework that combines cognitive-inspired reasoning paradigms with linguistic constraints to minimize token usage while preserving reasoning accuracy. SoT is designed as a flexible framework that can incorporate any custom reasoning paradigms based on cognitive science, and we instantiate it with three such paradigms - Conceptual Chaining, Chunked Symbolism, and Expert Lexicons - each tailored to different reasoning tasks and selected dynamically via a lightweight routing model. Through comprehensive evaluation across 15 reasoning datasets with multiple languages and multimodal scenarios, we demonstrate that SoT achieves token reductions of 76% with negligible accuracy impact. In certain domains like mathematical and multi-hop reasoning, it even improves accuracy while using significantly fewer tokens. Our code is publicly available: https://www.github.com/SimonAytes/SoT.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの最近の進歩は、CoT(Chain of Thought)による顕著な推論能力を示しているが、その中間出力における冗長性の過大なコストは計算オーバーヘッドを増大させる。 Sketch-of-Thought(Sketch-of-Thought)は,認知にインスパイアされた推論パラダイムを言語制約と組み合わせて,推論精度を維持しながらトークンの使用を最小化する,新しいプロンプトフレームワークである。 SoTは、認知科学に基づく任意のカスタム推論パラダイムを組み込むフレキシブルなフレームワークとして設計され、コンセプトチェイン、チャンクシンボル、エキスパートレキシコンの3つのパラダイムでインスタンス化します。 複数の言語とマルチモーダルシナリオを持つ15の推論データセットを包括的に評価することにより,SoTが信頼できない精度で76%のトークン削減を実現していることを示す。 数学やマルチホップ推論のような特定の領域では、トークンをはるかに少なく使用しながら精度を向上する。 私たちのコードは、https://www.github.com/SimonAytes/SoT.comで公開されています。

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