論文の概要: Diverge to Induce Prompting: Multi-Rationale Induction for Zero-Shot Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08028v1
• Date: Sun, 08 Feb 2026 16:02:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.938491
• Title: Diverge to Induce Prompting: Multi-Rationale Induction for Zero-Shot Reasoning
• Title（参考訳）: 発散を誘発する多様性:ゼロショット推論のためのマルチライタリー誘導
• Authors: Po-Chun Chen, Hen-Hsen Huang, Hsin-Hsi Chen,
• Abstract要約: Diverge-to-Induce Prompting (DIP) は、まず大きな言語モデルに質問毎に複数の高いレベルの論理を生成するよう促すフレームワークである。 それぞれの根拠は、詳細かつステップバイステップのドラフトプランに詳述され、最後に、これらのドラフトプランは最終計画に誘導されます。 実験により,DIPは単一ストラテジー・プロンプトよりも優れており,プロンプトに基づく推論におけるマルチプラン・インジェクションの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.56553381765231
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To address the instability of unguided reasoning paths in standard Chain-of-Thought prompting, recent methods guide large language models (LLMs) by first eliciting a single reasoning strategy. However, relying on just one strategy for each question can still limit performance across diverse tasks. We propose Diverge-to-Induce Prompting (DIP), a framework that first prompts an LLM to generate multiple diverse high-level rationales for each question. Each rationale is then elaborated into a detailed, step-by-step draft plan. Finally, these draft plans are induced into a final plan. DIP enhances zero-shot reasoning accuracy without reliance on resource-intensive sampling. Experiments show that DIP outperforms single-strategy prompting, demonstrating the effectiveness of multi-plan induction for prompt-based reasoning.
• Abstract（参考訳）: 標準Chain-of-Thoughtプロンプトにおける未案内推論パスの不安定性に対処するため,最近の手法では,単一推論戦略を最初に導入することにより,大規模言語モデル (LLM) を導出する。 しかし、各質問に対する1つの戦略に頼れば、さまざまなタスクのパフォーマンスを制限できる。 本稿では,まず LLM に質問毎に多種多様な高次理性を生成するためのフレームワークである Diverge-to-Induce Prompting (DIP) を提案する。 それぞれの根拠は、詳細でステップバイステップのドラフトプランに詳細化されます。 最終的に、これらの草案は最終的な計画へと導かれる。 DIPは資源集中サンプリングに頼ることなくゼロショット推論精度を向上させる。 実験により,DIPは単一ストラテジー・プロンプトよりも優れており,プロンプトに基づく推論におけるマルチプラン・インジェクションの有効性が示された。

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