論文の概要: Why Does Your CoT Prompt (Not) Work? Theoretical Analysis of Prompt Space Complexity, its Interaction with Answer Space During CoT Reasoning with LLMs: A Recurrent Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10084v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 06:11:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:53:37.218375
• Title: Why Does Your CoT Prompt (Not) Work? Theoretical Analysis of Prompt Space Complexity, its Interaction with Answer Space During CoT Reasoning with LLMs: A Recurrent Perspective
• Title（参考訳）: CoTプロンプトはなぜ機能するのか? : プロンプト空間の複雑度の理論的解析とLCMを用いたCoT推論における解答空間との相互作用
• Authors: Xiang Zhang, Juntai Cao, Jiaqi Wei, Chenyu You, Dujian Ding,
• Abstract要約: CoT(Chain-of-Thought)プロンプトは、LLM(Large Language Models)の限界に対する実用的な解決策として登場した。 本稿では,2つの重要な空間,すなわちプロンプト空間と応答空間の間の複雑性と相互作用について,厳密な理論的解析を行う。 我々は、時として人間の監督が、プロンプト空間を効率的にナビゲートするために重要であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.941209553757274
• License:
• Abstract: Despite the remarkable successes of Large Language Models (LLMs), their fundamental Transformer architecture possesses inherent theoretical limitations that restrict their capability to handle reasoning tasks with increasing computational complexity. Chain-of-Thought (CoT) prompting has emerged as a practical solution, supported by several theoretical studies. However, current CoT-based methods (including ToT, GoT, etc.) generally adopt a "one-prompt-fits-all" strategy, using fixed templates (e.g., "think step by step") across diverse reasoning tasks. This method forces models to navigate an extremely complex prompt space to identify effective reasoning paths. The current prompt designing research are also heavily relying on trial-and-error rather than theoretically informed guidance. In this paper, we provide a rigorous theoretical analysis of the complexity and interplay between two crucial spaces: the prompt space (the space of potential prompt structures) and the answer space (the space of reasoning solutions generated by LLMs) in CoT reasoning. We demonstrate how reliance on a single universal prompt (e.g. think step by step) can negatively impact the theoretical computability of LLMs, illustrating that prompt complexity directly influences the structure and effectiveness of the navigation in answer space. Our analysis highlights that sometimes human supervision is critical for efficiently navigating the prompt space. We theoretically and empirically show that task-specific prompting significantly outperforms unsupervised prompt generation, emphasizing the necessity of thoughtful human guidance in CoT prompting.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の顕著な成功にもかかわらず、その基本的なTransformerアーキテクチャには、計算複雑性の増大に伴う推論タスクの処理能力を制限する固有の理論的制限がある。 CoT(Chain-of-Thought)の促進は、いくつかの理論的研究によって支持され、実用的な解決策として現れている。 しかしながら、現在のCoTベースのメソッド(ToT、GoTなど)は一般的に、様々な推論タスクをまたいだ固定テンプレート(例:「ステップ・バイ・ステップ」)を使用して、"ワン・プロンプト・フィット・オール"戦略を採用する。 この方法では、モデルに極めて複雑なプロンプト空間をナビゲートさせ、効果的な推論経路を特定する。 現在の急進的な設計研究は、理論的な指導よりも試行錯誤に大きく依存している。 本稿では、CoT推論におけるプロンプト空間(潜在的プロンプト構造の空間)と応答空間(LCMによって生成される推論解の空間)の複雑さと相互作用の厳密な理論的解析を行う。 一つの普遍的なプロンプト(例えば、ステップごとに考える)への依存がLLMの理論的計算可能性に悪影響を及ぼすことを示す。 我々の分析は、時に人間の監督が、プロンプト空間を効率的にナビゲートするために重要であることを強調している。 理論的・実証的に、タスク特異的なプロンプトは教師なしのプロンプト生成を著しく上回っており、CoTプロンプトにおける思慮深い人間指導の必要性を強調している。

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