Core Concepts
大規模言語モデルの多段階推論能力を高めるために、与えられた問題を段階的に洗練し、より理解しやすく解きやすい問題に変換する手法を提案する。
Abstract
本研究は、大規模言語モデルの多段階推論能力を向上させるために、問題の洗練に着目した新しい手法「Self-Polish」を提案している。従来の手法は答案/推論側の改善に焦点を当てていたが、本手法は問題側に着目し、与えられた問題を段階的に洗練することで、モデルの理解と処理を容易にすることを目的としている。
具体的には以下の手順で問題を洗練する:
簡潔性、明確性、焦点の明確化、不要な情報の排除といった原則に基づいて問題を書き換える。
指示に従って問題を書き換えるゼロショット洗練、デモンストレーションを活用したインコンテキスト洗練、問題の複雑さや多様性に基づいて自動的に洗練するAuto-SP、Complex-SPなどの手法を提案する。
洗練された問題に基づいて推論を行い、答案が収束するまで問題の洗練と推論を繰り返す漸進的な洗練フレームワークを導入する。
実験の結果、提案手法は5つの推論ベンチマークで一貫して性能を向上させ、他の推論側手法との組み合わせでも大幅な性能向上を示した。さらに、ロバスト性の評価でも優れた結果を得た。本手法は大規模言語モデルの推論能力向上に重要な一歩を示すものと考えられる。
Stats
Groverは3つの箱のマスクを15ドルで購入し、1つのマスクを0.50ドルで販売する計画である。各箱には20個のマスクが入っている。
Sydneyは月曜日に5件、火曜日に15件、合計20件のメッセージをBrittneyに送った。
Quotes
"To enhance the multi-step reasoning capabilities of large language models, researchers have extensively explored prompting methods, notably the Chain-of-Thought (CoT) method which explicitly elicits human-like rationales."
"However, they have inadvertently overlooked the potential of enhancing model reasoning performance by formulating higher-quality problems."