論文の概要: Short-Path Prompting in LLMs: Analyzing Reasoning Instability and Solutions for Robust Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09586v1
• Date: Sun, 13 Apr 2025 14:12:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:53:00.312015
• Title: Short-Path Prompting in LLMs: Analyzing Reasoning Instability and Solutions for Robust Performance
• Title（参考訳）: LLMにおけるショートパスプロンプト:ロバスト性能に対する推論不安定性と解の解析
• Authors: Zuoli Tang, Junjie Ou, Kaiqin Hu, Chunwei Wu, Zhaoxin Huan, Chilin Fu, Xiaolu Zhang, Jun Zhou, Chenliang Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) の推論は、主にチェーン・オブ・シント (CoT) のアプローチによるものである。 LLMは、推論に関連する質問に応答するときに、長くて詳細なCoT経路を提供するように、命令調整される。 人間は自然に認知的な惨事であり、言語モデルにかなり短い反応を与えるよう促す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.16322104912836
• License:
• Abstract: Recent years have witnessed significant progress in large language models' (LLMs) reasoning, which is largely due to the chain-of-thought (CoT) approaches, allowing models to generate intermediate reasoning steps before reaching the final answer. Building on these advances, state-of-the-art LLMs are instruction-tuned to provide long and detailed CoT pathways when responding to reasoning-related questions. However, human beings are naturally cognitive misers and will prompt language models to give rather short responses, thus raising a significant conflict with CoT reasoning. In this paper, we delve into how LLMs' reasoning performance changes when users provide short-path prompts. The results and analysis reveal that language models can reason effectively and robustly without explicit CoT prompts, while under short-path prompting, LLMs' reasoning ability drops significantly and becomes unstable, even on grade-school problems. To address this issue, we propose two approaches: an instruction-guided approach and a fine-tuning approach, both designed to effectively manage the conflict. Experimental results show that both methods achieve high accuracy, providing insights into the trade-off between instruction adherence and reasoning accuracy in current models.
• Abstract（参考訳）: 近年、大規模言語モデル(LLM)の推論が著しく進歩しており、これは主にチェーン・オブ・シント(CoT)アプローチによるものであり、最終回答に到達する前に中間的推論ステップを生成することができる。 これらの進歩に基づいて、最先端のLCMは、推論に関連する質問に応答するときに、長く詳細なCoT経路を提供するように、命令的に調整される。 しかしながら、人間は自然に認知的な惨事であり、言語モデルにかなり短い反応を与えるよう促すため、CoT推論と重大な対立を引き起こす。 本稿では,ユーザがショートパスプロンプトを提供すると,LCMの推論性能がどう変化するかを検討する。 結果と分析結果から,言語モデルがCoTプロンプトを明示せずに効果的かつ堅牢に推論できることが判明した。 この問題に対処するために,命令誘導アプローチと微調整アプローチの2つのアプローチを提案する。 実験の結果,両手法は高い精度を示し,現行モデルにおける命令順守と推論精度のトレードオフについて考察した。

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