言語モデルを使った推論の進展
言語モデルが推論タスクをうまくこなす方法を探る。
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目次
大規模言語モデル、つまりLLMは、人間の言語を理解して生成するように設計されたコンピュータープログラムなんだ。これらのモデルは、驚くほどのサイズと能力を持つようになって、何十億のパラメータに達していて、翻訳や要約、質問に答えるなどのさまざまなタスクで素晴らしい進歩を遂げてる。この文章では、LLMが特に小学校の数学の問題で推論タスクをどのようにこなすかを探ってみるよ。
インコンテキスト学習
LLMの重要な進展の一つがインコンテキスト学習。これは、モデルが使われている間に提供された例から学ぶことができるってこと。ユーザーがいくつかの例やガイドラインを与えれば、モデルはその文脈に基づいて反応するんだ。例えば、誰かがLLMに翻訳をお願いする際、いくつかの翻訳例を出せば、モデルはその例から一般化して正確な結果を出すことができるってわけ。
推論の重要性
推論っていうのは、論理的に考えて段階を追って問題を解決する能力のこと。LLMに関連して話される推論には2つのタイプがあるよ：
- システム1：これは速くて自動的な思考で、モデルが素早く連想して答えを引き出す。
- システム2：これは遅くてもっと努力が必要で、段階を追って複雑な問題を解決するための構造化されたアプローチを含む。
LLMはシステム1のタスクでは素晴らしいパフォーマンスを見せてるけど、数学の言葉の問題を解くシステム2のタスクでは苦労することが多いんだ。
数学推論の課題
LLMは昔から、もっと考える必要があるタスクで課題に直面してきた。たとえば、小学校の数学の言葉の問題では、学生が情報を小さな部分に分けて段階を追って解決しなきゃいけないけど、LLMはしばしば間違った答えを出してしまう。LLMの性能を評価するための注目すべきベンチマークはGSM8Kデータセットで、8,500の数学問題が含まれてる。最初はLLMはこのベンチマークで成功率が低かった。
チェーンオブソートプロンプティング
推論タスクのパフォーマンスを大きく向上させたアプローチが「チェーンオブソート」プロンプティング。これはLLMが問題を解くときに中間的な推論ステップを出すことを促すんだ。答えに飛びつくのではなく、論理的なステップを追っていく。例えば、数学の問題の最終的な答えを言うだけでなく、モデルは過程を段階を追って進むことで、より正確な結果を得る。
自己検証と自己一貫性
さらなる正確性を高めるために、2つの戦略が使われているよ：
自己検証：この方法はモデルに自分の答えや推論ステップをチェックするよう促す。もしステップが合わなかったら、モデルは考えを修正するようにされる。
自己一貫性：このアプローチでは、モデルが同じ質問に対して複数の答えを生成し、その中で最も一貫性のあるものを選ぶ。これにより、モデルがさまざまな推論の経路を比較できるから、エラーが減るんだ。
外部ツールと形式的言語
推論の正確性を改善するために、形式的言語、つまりプログラミング言語を使うアプローチもある。コードを使うことで、LLMは明確であいまいでない推論ステップを生成できる。たとえば、数学の問題を与えられたとき、モデルはそのステップをPythonコードに変換して、実行を通じて正しさを確認できる。
プロンプトの異なるアプローチ
LLMに従わせるためのプロンプトを作る方法はいくつかあって、主に3つのタイプに分けられるよ：
- 手作りプロンプト：これは研究者が明示的に書いたもので、モデルに特定の推論ステップをガイドする。
- 外部知識プロンプト：このアプローチは外部情報やデータセットを活用してモデルを情報提供する。
- モデル生成プロンプト：ここでは、モデル自身が問題の理解に基づいてプロンプトを作成する。
それぞれのアプローチには強みと弱みがあって、研究者たちはどの方法が最も良い結果を出すのかを探ってる。
ベンチマークの役割
ベンチマークはLLMが推論タスクでどれだけうまく機能するかを測るために重要だ。GSM8Kベンチマークは数学の言葉の問題解決スキルを評価するためによく使われるテストの一つだ。より効果的なプロンプティング技術が開発されるにつれて、新しいベンチマークも登場してLLMをより複雑な問題でテストすることになるだろう。
数学問題以外の応用
数学の問題がLLM推論の研究を進める上で大きな役割を果たしてきたけど、開発された技術は他の分野でも役立つんだ。例えば、ロボティクスの分野では、物理的な環境内での動きや行動について推論する必要がある。この文脈では、言語の理解と物理の知識を組み合わせて合理的な判断を下す。
LLM推論の未来
LLM推論の分野はまだ成長中で、将来の研究のための多くの道がある。研究者たちはモデルの推論能力を強化し、エラーを減らして、複雑なタスクの理解を改善することに焦点を当てている。具体的な関心分野は次の通り：
推論のコントロール改善：モデルが取る推論ステップを動的に調整できるプロンプトを作れるかどうかを探る。
コーディングとの統合：LLMがソフトウェア開発とより密接に統合されて、形式的言語を使ってプログラミングタスクにおける推論を強化する可能性がある。
現実に基づいた推論の確立：LLMが推論の中で不確実性に直面したときに追加情報を見つけられるようにする方法を見つければ、より信頼性の高い出力を作るのに役立つだろう。
結論
大規模言語モデルは、特に数学の問題に対する推論能力において目覚ましい進展を遂げてきた。特に改善されたプロンプティング技術のおかげで。まだ克服すべき課題はあるけど、未来は明るい。現在進行中の研究がこれらのモデルを強化し、さまざまな分野での能力を探求することで、LLMがニュアンスのある問題を理解し、推論する能力がさらに向上することが期待できるよ。
タイトル: Reasoning with Large Language Models, a Survey
概要: Scaling up language models to billions of parameters has opened up possibilities for in-context learning, allowing instruction tuning and few-shot learning on tasks that the model was not specifically trained for. This has achieved breakthrough performance on language tasks such as translation, summarization, and question-answering. Furthermore, in addition to these associative "System 1" tasks, recent advances in Chain-of-thought prompt learning have demonstrated strong "System 2" reasoning abilities, answering a question in the field of artificial general intelligence whether LLMs can reason. The field started with the question whether LLMs can solve grade school math word problems. This paper reviews the rapidly expanding field of prompt-based reasoning with LLMs. Our taxonomy identifies different ways to generate, evaluate, and control multi-step reasoning. We provide an in-depth coverage of core approaches and open problems, and we propose a research agenda for the near future. Finally, we highlight the relation between reasoning and prompt-based learning, and we discuss the relation between reasoning, sequential decision processes, and reinforcement learning. We find that self-improvement, self-reflection, and some metacognitive abilities of the reasoning processes are possible through the judicious use of prompts. True self-improvement and self-reasoning, to go from reasoning with LLMs to reasoning by LLMs, remains future work.
著者: Aske Plaat, Annie Wong, Suzan Verberne, Joost Broekens, Niki van Stein, Thomas Back
最終更新: 2024-07-16 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2407.11511
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2407.11511
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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