外部メモリを使って言語モデルの推論を改善する
外部メモリを使ってLLMを強化して、多段階推論タスクをこなす。
Siyuan Wang, Zhongyu Wei, Yejin Choi, Xiang Ren
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目次
大規模言語モデル(LLM)は推論タスクで強力な能力を示してるけど、複雑なルールを多段階で扱うのは苦手なんだ。特にルールが順番どおりに提示されないときはね。この記事では、特別なタイプのメモリを使ってLLMの複雑なルールを効果的に適用する能力を向上させる方法について話すよ。
多段階推論の課題
LLMはシンプルなルールの適用は得意だけど、多段階の推論になるとパフォーマンスが下がっちゃう。これにはいくつかの理由があるんだ：
- ルールの関連付け：各ステップで、LLMは適用可能なルールとすでに知っている事実をリンクさせる必要があるんだ。
- 情報の追跡：ルールや事実が増えると、特に情報が順番にリストされてないと、LLMは全てを追跡するのが難しくなる。
これが原因で、複数の事実やルールに基づいてクエリに答えを見つけようとするとミスが起こっちゃう。
提案する解決策：外部作業メモリ
この課題を克服するために、LLMに外部作業メモリを追加することを提案するよ。このメモリは人間のメモリみたいに、さまざまな情報を追跡する感じで使うんだ。作業メモリは、シンプルな言語ともっと構造化された記号形式の両方で事実やルールを保持するんだ。
外部作業メモリの特徴
- 事実とルールの保存：このメモリは多くの情報を保持できて、LLMがいつでも必要な事実にアクセスしやすくするんだ。
- 柔軟な整理：情報はどんな順番でも保存できるから、入力の順番がモデルの推論プロセスに影響を与えないんだ。
- 記号的表現：構造化されたフォーマット（例えばPrologみたいな）を使うことで、ルールと事実の間に正確なつながりを作れるんだ。
ニューロシンボリックフレームワーク
外部メモリを使って、シンボリック推論とLLMの強みを組み合わせたフレームワークを作ったよ。プロセスは主に二つの部分から成り立ってる：ルールの関連付けと実装。
ルールの関連付け
関連付けは、関連するルールとそれを支える事実をリンクさせるプロセスだよ。私たちのフレームワークでの流れはこんな感じ：
- 述語のマッチング：事実の述語（主要な動詞）がルールと一致するかチェックするんだ。これで正しい情報を使ってることを確認できるよ。
- 変数のマッチング：事実の引数がルールにフィットするかを見てみる。例えば、ルールが「父親」を言及しているとき、その父親が誰かっていう事実が必要だよね。
このステップは重要で、どのルールが使えるかを決める基盤になるんだ。
ルールの実装
ルールを関連付けたら、次のステップはLLMを使ってこれらのルールを適用して新しい事実を推測することだよ。フレームワークはLLMがすべての関連するルールと事実を同時に考慮できるようにして、その結果正しい結論を生成する能力を高めるんだ。
- 推論：LLMは、関連付けられたルールと支持する事実に基づいて新しい事実を生成する。
- 新しい情報の追加：見つけた新しい事実は、後で使えるように作業メモリに書き戻されるよ。
実験と結果
私たちのフレームワークをテストするために、複数のデータセットを使って多段階のルール適用を必要とした。これには論理推論や制約満足などのタスクが含まれてた。結果は、私たちのフレームワークが他の一般的に使われる方法を大幅に上回ったことを示してる。
- 異なるステップでのパフォーマンス：私たちの方法は、タスクの複雑さが増しても高い精度を維持してた。
- 入力順序への強さ：ルールが提供される順番にあまり影響されなかったんだ。
他の方法との比較
私たちのフレームワークを他のアプローチと比較したよ：
- 連鎖思考（CoT）メソッド：これらの方法は順を追って推論することに焦点を当ててるけど、非順序やノイズの多い情報に苦労するんだ。
- シンボリックメソッド：これらの方法はシンボリックな推論に完全に依存してるけど、適切な関連付けができないとつまずくことがあるよ。
私たちの発見は、外部メモリを使ってこの二つの方法を組み合わせることで、より良い結果が得られるということだよ。
作業メモリの理解
私たちのフレームワークの作業メモリは、主に三つの部分を保持するように設計されてる：
- 事実ベース：入力コンテキストから得られたすべての事実を保存してる。
- ルールベース：確立されたルールを追跡してる。
- メモリスキーマ：事実とルールのすべての表現が一貫性を保つようにして、情報処理中の混乱を減少させるんだ。
作業メモリの操作
作業メモリは二つの主要な操作をサポートしてる：
- 読み取り操作：必要な事実やルールを取り出すときに使う。
- 書き込み操作：新しい事実やルールを追加したり、既存のものを更新したりする。
結論
外部作業メモリを大規模言語モデルに追加することで、複雑な多段階ルールの適用能力を向上できる。私たちの実験ではこのアプローチの効果が示されていて、LLMが推論タスクで大幅に改善できることが分かったよ。このフレームワークは、より難しいシナリオでLLMを適用する新しい道を開いて、人工知能の分野での未来の革新の道を切り開いてくれるんだ。
LLMと外部メモリメカニズムの開発が進むことで、機械が複雑な情報を推論し理解する方法がさらに進化するのを期待してるよ。
タイトル: Symbolic Working Memory Enhances Language Models for Complex Rule Application
概要: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable reasoning performance but struggle with multi-step deductive reasoning involving a series of rule application steps, especially when rules are presented non-sequentially. Our preliminary analysis shows that while LLMs excel in single-step rule application, their performance drops significantly in multi-step scenarios due to the challenge in rule grounding. It requires anchoring the applicable rule and supporting facts at each step, amidst multiple input rules, facts, and inferred facts. To address this, we propose augmenting LLMs with external working memory and introduce a neurosymbolic framework for rule application. The memory stores facts and rules in both natural language and symbolic forms, enabling precise tracking. Utilizing this memory, our framework iteratively performs symbolic rule grounding and LLM-based rule implementation. The former matches predicates and variables of symbolic rules and facts to ground applicable rules at each step. Experiments indicate our framework's effectiveness in rule application and its robustness across various steps and settings~\footnote{Code and data are available at \url{https://github.com/SiyuanWangw/RuleApplication}.}.
著者: Siyuan Wang, Zhongyu Wei, Yejin Choi, Xiang Ren
最終更新: 2024-08-24 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2408.13654
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2408.13654
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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