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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21544v2
• Date: Sat, 19 Jul 2025 03:53:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 14:33:32.004477
• 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: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intent, typically clearly formulated and planned, functions as a cognitive framework for communication 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 action. 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 text summarization, multi-task question answering, and mathematical reasoning benchmarks consistently demonstrate the effectiveness and generalizability of Speaking with Intent over direct generation without explicit intent. Further analysis corroborates the generalizability of SWI under different experimental settings. Moreover, human evaluations verify the coherence, effectiveness, and interpretability of the intent produced by SWI. The promising results in enhancing LLMs with explicit intents pave a new avenue for boosting LLMs' generation and reasoning abilities with cognitive notions.
• Abstract（参考訳）: インテントは、通常は明確に定式化され計画され、コミュニケーションと問題解決のための認知フレームワークとして機能する。 本稿では,大言語モデル(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。 テキスト要約、マルチタスク質問応答、数学的推論ベンチマークに関する広範囲な実験は、明示的な意図のない直接生成よりもIntentを用いた会話の有効性と一般化性を一貫して示している。 さらなる分析は、異なる実験条件下でのSWIの一般化性を裏付ける。 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。 明示的な意図でLLMを増強する有望な結果は、LLMの生成と認知概念による推論能力を高めるための新たな道を開く。

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