論文の概要: SWI: Speaking with Intent in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21544v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 14:34:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:55:03.661113
• Title: SWI: Speaking with Intent in Large Language Models
• Title（参考訳）: SWI: 大規模言語モデルにおけるインテントとの対話
• Authors: Yuwei Yin, EunJeong Hwang, Giuseppe Carenini,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)におけるSWI(Singing with Intent)の概念を紹介する。 人間の心における意図的・目的的な思考をエミュレートすることにより、SWIはLLMの推論能力と生成品質を高めることを仮定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.99196200318142
• License:
• Abstract: Intent, typically clearly formulated and planned, functions as a cognitive framework for reasoning and problem-solving. This paper introduces the concept of Speaking with Intent (SWI) in large language models (LLMs), where the explicitly generated intent encapsulates the model's underlying intention and provides high-level planning to guide subsequent analysis and communication. By emulating deliberate and purposeful thoughts in the human mind, SWI is hypothesized to enhance the reasoning capabilities and generation quality of LLMs. Extensive experiments on mathematical reasoning benchmarks consistently demonstrate the superiority of Speaking with Intent over Baseline (i.e., generation without explicit intent). Moreover, SWI outperforms answer-trigger prompting methods Chain-of-Thought and Plan-and-Solve and maintains competitive performance with the strong method ARR (Analyzing, Retrieving, and Reasoning). Additionally, the effectiveness and generalizability of SWI are solidified on reasoning-intensive question answering (QA) and text summarization benchmarks, where SWI brings consistent improvement to the Baseline generation. In text summarization, SWI-generated summaries exhibit greater accuracy, conciseness, and factual correctness, with fewer hallucinations. Furthermore, human evaluations verify the coherence, effectiveness, and interpretability of the intent produced by SWI. This proof-of-concept study creates a novel avenue for enhancing LLMs' reasoning abilities with cognitive notions.
• Abstract（参考訳）: インテントは、典型的には明確に定式化され計画され、推論と問題解決のための認知的枠組みとして機能する。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)におけるSWI(Sing with Intent)の概念を紹介する。 人間の心における意図的・目的的な思考をエミュレートすることにより、SWIはLLMの推論能力と生成品質を高めることを仮定する。 数学的推論ベンチマークに関する広範な実験は、ベースライン(すなわち明示的な意図のない生成)よりもIntentと対話することの優位性を一貫して示している。 さらに、SWIは、Chain-of-ThoughtとPlan-and-Solveの解答トリガー促進法より優れ、強力なARR(Analyzing, Retrieving, Reasoning)と競合する性能を維持している。 さらに、SWIの有効性と一般化性は、SWIがベースライン生成に一貫した改善をもたらす推論集約型質問応答(QA)とテキスト要約ベンチマークに基づいて確立される。 テキスト要約では、SWI生成した要約はより正確、簡潔、事実的正しさを示し、幻覚は少ない。 さらに、人間の評価は、SWIが生み出す意図の一貫性、有効性、解釈可能性を検証する。 この概念実証研究は、認知概念によるLSMの推論能力を高めるための新しい道を開いた。

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