論文の概要: Reasoning-Grounded Natural Language Explanations for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11248v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 10:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:09:11.141415
• Title: Reasoning-Grounded Natural Language Explanations for Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルのための推論型自然言語記述法
• Authors: Vojtech Cahlik, Rodrigo Alves, Pavel Kordik,
• Abstract要約: 本稿では,忠実な自然言語説明を得るための大規模言語モデル説明可能性手法を提案する。 トークンのシーケンスに変換されると、推論プロセスの出力がモデルコンテキストの一部となる。 また,提案手法を用いることで,回答の質を向上できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7855886538423182
• License:
• Abstract: We propose a large language model explainability technique for obtaining faithful natural language explanations by grounding the explanations in a reasoning process. When converted to a sequence of tokens, the outputs of the reasoning process can become part of the model context and later be decoded to natural language as the model produces either the final answer or the explanation. To improve the faithfulness of the explanations, we propose to use a joint predict-explain approach, in which the answers and explanations are inferred directly from the reasoning sequence, without the explanations being dependent on the answers and vice versa. We demonstrate the plausibility of the proposed technique by achieving a high alignment between answers and explanations in several problem domains, observing that language models often simply copy the partial decisions from the reasoning sequence into the final answers or explanations. Furthermore, we show that the proposed use of reasoning can also improve the quality of the answers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 推論過程における説明を根拠として, 忠実な自然言語説明を得るための大規模言語モデル説明可能性手法を提案する。 トークンの列に変換されると、推論プロセスの出力はモデルコンテキストの一部となり、モデルが最終的な答えまたは説明を生成するため、後に自然言語に復号される。 説明の忠実さを改善するために,回答と説明を推論シーケンスから直接推測する共同予測記述手法を提案する。 提案手法の妥当性は,いくつかの問題領域における解答と説明の高整合性を達成することで実証され,言語モデルが推論シーケンスから最終的な解答や説明への部分的決定を単純にコピーすることが少なくない。 さらに,提案手法を用いることで,回答の質を向上できることを示す。

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