論文の概要: Learning to Reason Over Time: Timeline Self-Reflection for Improved Temporal Reasoning in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05258v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 16:51:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:15:30.239119
• Title: Learning to Reason Over Time: Timeline Self-Reflection for Improved Temporal Reasoning in Language Models
• Title（参考訳）: 時間的推論の学習:言語モデルにおける時間的推論の改善のためのタイムライン自己回帰
• Authors: Adrián Bazaga, Rexhina Blloshmi, Bill Byrne, Adrià de Gispert,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、一貫性のあるテキストを生成し、コンテキストを理解し、推論タスクを実行するための強力なツールとして登場した。 彼らは時間的推論に苦しむが、それはイベントシーケンシングや時間的関係、時間的関係などの時間的関連情報を処理する必要がある。 我々は,タイムライン構築と反復的自己回帰を組み合わせた多段階プロセスを通じて,LLMの時間的推論能力を高める新しいフレームワークであるTISERを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.579319926212296
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools for generating coherent text, understanding context, and performing reasoning tasks. However, they struggle with temporal reasoning, which requires processing time-related information such as event sequencing, durations, and inter-temporal relationships. These capabilities are critical for applications including question answering, scheduling, and historical analysis. In this paper, we introduce TISER, a novel framework that enhances the temporal reasoning abilities of LLMs through a multi-stage process that combines timeline construction with iterative self-reflection. Our approach leverages test-time scaling to extend the length of reasoning traces, enabling models to capture complex temporal dependencies more effectively. This strategy not only boosts reasoning accuracy but also improves the traceability of the inference process. Experimental results demonstrate state-of-the-art performance across multiple benchmarks, including out-of-distribution test sets, and reveal that TISER enables smaller open-source models to surpass larger closed-weight models on challenging temporal reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、一貫性のあるテキストを生成し、コンテキストを理解し、推論タスクを実行するための強力なツールとして登場した。 しかし、イベントシーケンシング、持続時間、時間間関係などの時間関連情報を処理する必要がある時間的推論に苦慮している。 これらの機能は、質問応答、スケジューリング、過去の分析を含むアプリケーションにとって重要な機能である。 本稿では、タイムライン構築と反復自己回帰を組み合わせた多段階プロセスにより、LLMの時間的推論能力を高める新しいフレームワークであるTISERを紹介する。 提案手法では,テスト時間スケーリングを利用して推論トレースの長さを延長し,複雑な時間的依存関係をより効率的にキャプチャする。 この戦略は推論精度を高めるだけでなく、推論プロセスのトレーサビリティを向上させる。 実験結果から, 分散テストセットを含む複数のベンチマークにおける最先端性能を示すとともに, TISERにより, 時間的推論タスクの挑戦において, より小さなオープンソースモデルで大きなクローズドウェイトモデルを上回ることができることを示した。

関連論文リスト

• Inference-Time Computations for LLM Reasoning and Planning: A Benchmark and Insights [49.42133807824413]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の複雑な課題解決における推論と計画能力について検討する。 近年の推論時間技術の発展は,LLM推論を追加訓練なしで向上させる可能性を示している。 OpenAIのo1モデルは、マルチステップ推論と検証の新たな使用を通じて、有望なパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T04:11:29Z)
• ChronoSense: Exploring Temporal Understanding in Large Language Models with Time Intervals of Events [0.20132569095596248]
  我々はChronoSenseについて紹介する。ChronoSenseは大規模言語モデルの時間的理解を評価するための新しいベンチマークである。 このベンチマークを用いて7つのLLMの性能評価を行い, モデルがアレン関係, 対称関係であっても, 全く異なる扱いをすることを示した。 全体として、モデルの性能の低さは、LLMにおける時間的理解の改善の必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-06T14:27:41Z)
• Temporal reasoning for timeline summarisation in social media [9.475065787773017]
  本研究では,物語内の逐次事象間の時間的関係に着目した新しいデータセットであるNarrativeReasonを紹介する。 次に、時間的推論と時系列の要約を知識蒸留フレームワークを通じて組み合わせる。 実験結果から,本モデルは,領域外精神保健関連タイムラインの要約作業において優れた性能を発揮することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-30T21:54:33Z)
• Think Beyond Size: Adaptive Prompting for More Effective Reasoning [0.0]
  本稿では,動的かつ反復的なフレームワークであるAdaptive Promptingを紹介する。 その結果、Adaptive Promptingは、算術的推論(GSM8K、MultiArithm)、論理的推論、コモンセンスタスクなど、様々な推論ベンチマークのパフォーマンスを著しく向上させることを示した。 提案手法は,計算効率を維持しつつ,GPT-4などの大規模モデルと競合する性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:14:36Z)
• Living in the Moment: Can Large Language Models Grasp Co-Temporal Reasoning? [70.19200858203388]
  時間的推論は、世界を理解するための大きな言語モデルの基本である。 CoTempQAは4つの時間的シナリオを含むベンチマークである。 実験の結果,LLMの性能と人間レベルの推論との間に大きなギャップがあることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T12:56:21Z)
• Analyzing Temporal Complex Events with Large Language Models? A Benchmark towards Temporal, Long Context Understanding [57.62275091656578]
  時間的複合イベント(TCE)として、長い期間にわたって多くのニュース記事から構成される複合イベントについて述べる。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて,TCE内のイベントチェーンを系統的に抽出し,解析する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T16:42:17Z)
• Towards Robust Temporal Reasoning of Large Language Models via a Multi-Hop QA Dataset and Pseudo-Instruction Tuning [73.51314109184197]
  大規模言語モデル(LLM)には時間的知識の概念を理解することが不可欠である。 本稿では,複数質問応答と複数ホップの時間的推論に焦点をあてた複雑な時間的質問応答データセットであるComplex-TRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T11:49:29Z)
• Unlocking Temporal Question Answering for Large Language Models with Tailor-Made Reasoning Logic [84.59255070520673]
  大きな言語モデル(LLM)は、時間的推論に関わる際に課題に直面します。 本研究では,時間的質問応答タスクに特化して設計された新しいフレームワークであるTempLogicを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T10:57:53Z)
• Temporal Relevance Analysis for Video Action Models [70.39411261685963]
  まず,CNNに基づく行動モデルにより捉えたフレーム間の時間的関係を定量化する手法を提案する。 次に、時間的モデリングがどのように影響を受けるかをよりよく理解するために、包括的な実験と詳細な分析を行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-25T19:06:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。