# わたしのべんきょうノート

## 勉強した論文や技術等の情報をGithubのIssueにメモっているひとのブログ。 それなりにメモの量が蓄積されてきたので、一度整理したいなと思いブログはじめてみました！ 自然言語処理(NLP), 推薦システム(RecommenderSystem), Educational Data Mining (EDM), Learning Analytics (LA)などの分野のメモが多いと思います。 最近は特にLLMにお熱 :)

Jan 3, 2025 AkihikoWATANABE About 42 mins

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## Chain-of-Thought

#Analysis#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-11-13 A Theoretical Understanding of Chain-of-Thought: Coherent Reasoning and Error-Aware Demonstration, Yingqian Cui+, arXiv24 Comment元ポスト:https://x.com/_philschmid/status/1855926845855699311?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Qおもしろそうな研究 ... #Pretraining#Pocket#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)
Issue Date: 2024-10-19 Thinking LLMs: General Instruction Following with Thought Generation, Tianhao Wu+, N_A, arXiv24 Commentこれは後でしっかり読んだほうがいい。LLMに回答を生成させる前にThinkingさせるように学習させるフレームワークThought Preference Optimization（TPO）を提案![image](https://github.com/user-attachments/assets ... #NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2024-09-29 Logic-of-Thought: Injecting Logic into Contexts for Full Reasoning in Large Language Models, Tongxuan Liu+, N_A, arXiv24 CommentSNSで話題になっているようだがGPT-3.5-TurboとGPT-4でしか比較していない上に、いつの時点のモデルかも記述されていないので、unreliableに見える ![image](https://github.com/user-attachments/assets/9ca6fc62-269 ...

#Analysis#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-24 To CoT or not to CoT? Chain-of-thought helps mainly on math and symbolic reasoning, Zayne Sprague+, N_A, arXiv24 CommentCoTを100個以上の先行研究でmeta-analysisし（i.e. CoTを追加した場合のgainとタスクのプロット）、20個超えるデータセットで著者らが実験した結果、mathはsymbolic reasoning（12*4のように、シンボルを認識し、何らかの操作をして回答をする問題）が必要なタ ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Finetuning (SFT)#ReinforcementLearning
Issue Date: 2024-09-13 ReFT: Reasoning with Reinforced Fine-Tuning, Trung Quoc Luong+, N_A, ACL24 Comment![image](https://github.com/user-attachments/assets/ab5ed92d-6a5c-48dc-a607-3f652b2c9b3f) ![image](https://github.com/user-attachments/assets/e34e5a6 ... #InformationRetrieval#Pocket#NLP#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2024-04-14 RAT: Retrieval Augmented Thoughts Elicit Context-Aware Reasoning in Long-Horizon Generation, Zihao Wang+, N_A, arXiv24 Summary大規模言語モデルの推論および生成能力を向上させ、幻覚を軽減する方法として、情報検索を利用して思考の連鎖を修正する「retrieval-augmented thoughts（RAT）」が提案された。この方法は、ゼロショットのCoTが生成された後、取得した情報を使用して各思考ステップを修正する。GPT-3.5、GPT-4、およびCodeLLaMA-7bにRATを適用することで、コード生成、数学的推論、創造的な執筆、具体的なタスク計画などのタスクでパフォーマンスが大幅に向上した。デモページはhttps://craftjarvis.github.io/RATで利用可能。 CommentRAGにおいてCoTさせる際に、各reasoningのstepを見直させることでより質の高いreasoningを生成するRATを提案。Hallucinationが低減し、生成のパフォーマンスも向上するとのこと。コンセプト自体はそりゃそうだよねという話なので、RAGならではの課題があり、それを解決した ... #ComputerVision#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-04-08 Visualization-of-Thought Elicits Spatial Reasoning in Large Language Models, Wenshan Wu+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの空間推論能力を向上させるために、Visualization-of-Thought（VoT）プロンプティングを提案。VoTは、LLMsの推論トレースを可視化し、空間推論タスクで使用することで、既存のMLLMsを上回る性能を示す。VoTは、空間推論を促進するために「メンタルイメージ」を生成する能力を持ち、MLLMsでの有効性を示唆する。 #Pocket#NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2024-03-05 Chain-of-Thought Reasoning Without Prompting, Xuezhi Wang+, N_A, arXiv24 SummaryLLMsの推論能力を向上させるための新しいアプローチに焦点を当てた研究が行われている。この研究では、LLMsがプロンプトなしで効果的に推論できるかどうかを検証し、CoT推論パスをデコーディングプロセスを変更することで引き出す方法を提案している。提案手法は、従来の貪欲なデコーディングではなく、代替トークンを調査することでCoTパスを見つけることができることを示しており、様々な推論ベンチマークで有効性を示している。 Comment以前にCoTを内部的に自動的に実施されるように事前学習段階で学習する、といった話があったと思うが、この研究はデコーディング方法を変更することで、promptingで明示的にinstructionを実施せずとも、CoTを実現するもの、ということだと思われる。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-01-16 The Impact of Reasoning Step Length on Large Language Models, Mingyu Jin+, N_A, arXiv24 SummaryChain of Thought（CoT）の推論ステップの長さとLLMsの推論能力の関係を調査した。推論ステップを延長すると、プロンプトに新しい情報を追加せずにLLMsの推論能力が向上することがわかった。逆に、キーとなる情報を保持しながら推論ステップを短縮すると、推論能力が低下する。また、誤った根拠でも推論の必要な長さを保つ限り、好ましい結果が得られることも示された。さらに、タスクによって推論ステップの増加の利点が異なることも観察された。 #Tutorial#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-21 Igniting Language Intelligence: The Hitchhikers Guide From Chain-of-Thought Reasoning to Language Agents, Zhuosheng Zhang+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、言語知能の分野で劇的な進歩を遂げており、複雑な推論タスクにおいて高いパフォーマンスを示しています。特に、chain-of-thought（CoT）推論技術を活用することで、中間ステップを形成し、解釈可能性や制御可能性を向上させることができます。この論文では、CoT技術の基本的なメカニズムやその効果について詳しく解説し、言語エージェントの開発における応用例を紹介しています。将来の研究の展望にも触れており、初心者から経験豊富な研究者まで幅広い読者に対応しています。関連論文のリポジトリも提供されています。 CommentCoTに関するチュートリアル論文 ... #Pretraining#Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-11-21 Implicit Chain of Thought Reasoning via Knowledge Distillation, Yuntian Deng+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、言語モデルの内部の隠れ状態を使用して暗黙的な推論を行う手法を提案します。明示的なチェーン・オブ・ソートの推論ステップを生成する代わりに、教師モデルから抽出した暗黙的な推論ステップを使用します。実験により、この手法が以前は解決できなかったタスクを解決できることが示されました。 Commentこれは非常に興味深い話 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-11-19 Contrastive Chain-of-Thought Prompting, Yew Ken Chia+, N_A, arXiv23 Summary言語モデルの推論を改善するために、対照的なchain of thoughtアプローチを提案する。このアプローチでは、有効な推論デモンストレーションと無効な推論デモンストレーションの両方を提供し、モデルが推論を進める際にミスを減らすようにガイドする。また、自動的な方法を導入して対照的なデモンストレーションを構築し、汎化性能を向上させる。実験結果から、対照的なchain of thoughtが一般的な改善手法として機能することが示された。 #Pocket#NLP#LanguageModel#Prompting#RAG(RetrievalAugmentedGeneration)
Issue Date: 2023-11-17 Chain-of-Note: Enhancing Robustness in Retrieval-Augmented Language Models, Wenhao Yu+, N_A, arXiv23 Summary検索補完言語モデル（RALM）は、外部の知識源を活用して大規模言語モデルの性能を向上させるが、信頼性の問題や知識の不足による誤った回答がある。そこで、Chain-of-Noting（CoN）という新しいアプローチを導入し、RALMの頑健性を向上させることを目指す。CoNは、順次の読み取りノートを生成し、関連性を評価して最終的な回答を形成する。ChatGPTを使用してCoNをトレーニングし、実験結果はCoNを装備したRALMが標準的なRALMを大幅に上回ることを示している。特に、ノイズの多いドキュメントにおいてEMスコアで平均+7.9の改善を達成し、知識範囲外のリアルタイムの質問に対する拒否率で+10.5の改善を達成している。 Comment一番重要な情報がappendixに載っているCoNによって、ノイズがあった場合にゲインが大きい。 ... #Efficiency/SpeedUp#Pocket#NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-11-15 Fast Chain-of-Thought: A Glance of Future from Parallel Decoding Leads to Answers Faster, Hongxuan Zhang+, N_A, arXiv23 Summaryこの研究では、FastCoTというフレームワークを提案します。FastCoTは、LLMを使用して並列デコーディングと自己回帰デコーディングを同時に行い、計算リソースを最大限に活用します。また、FastCoTは推論時間を約20%節約し、性能の低下がほとんどないことを実験で示しました。さらに、異なるサイズのコンテキストウィンドウに対しても頑健性を示すことができました。 Comment論文中の図を見たが、全くわからなかった・・・。ちゃんと読まないとわからなそうである。 ... #MachineLearning#Pocket#NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-10-24 Eliminating Reasoning via Inferring with Planning: A New Framework to Guide LLMs Non-linear Thinking, Yongqi Tong+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）に非線形の思考を促すために、新しいプロンプティング方法であるInferential Exclusion Prompting（IEP）を提案する。IEPは、計画を立てて可能な解を推論し、逆推論を行うことで広い視点を得ることができる。IEPは他の手法と比較して複雑な人間の思考プロセスをシミュレートできることを実証し、LLMsのパフォーマンス向上にも貢献することを示した。さらに、Mental-Ability Reasoning Benchmark（MARB）を導入し、LLMsの論理と言語推論能力を評価するための新しいベンチマークを提案した。IEPとMARBはLLMsの研究において有望な方向性であり、今後の進展が期待される。 Comment元論文は読んでいないのだが、CoTが線形的だという主張がよくわからない。CoTはAutoregressiveな言語モデルに対して、コンテキストを自己生成したテキストで利用者の意図した方向性にバイアスをかけて補完させ、利用者が意図した通りのアウトプットを最終的に得るためのテクニック、だと思っていて ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-10-13 Meta-CoT: Generalizable Chain-of-Thought Prompting in Mixed-task Scenarios with Large Language Models, Anni Zou+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、大規模言語モデル（LLMs）を使用して、推論のためのチェーン・オブ・ソート（CoT）プロンプトを生成する方法を提案しています。従来のCoTの方法では、一般的なプロンプトや手作業デモンストレーションに依存していましたが、本研究では入力質問のタイプに基づいて自動的にプロンプトを生成するMeta-CoTを提案しています。Meta-CoTは、10のベンチマーク推論タスクで優れたパフォーマンスを示し、SVAMPでは最先端の結果を達成しました。また、分布外データセットでも安定性と汎用性が確認されました。 Comment色々出てきたがなんかもう色々組み合わせれば最強なんじゃね?って気がしてきた。 ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-10-12 Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models, Huaixiu Steven Zheng+, N_A, arXiv23 SummaryStep-Back Promptingは、大規模言語モデル（LLMs）を使用して推論の手順をガイドするシンプルなプロンプティング技術です。この技術により、LLMsは具体的な詳細から高レベルの概念や基本原則を抽象化し、正しい推論経路をたどる能力を向上させることができます。実験により、Step-Back PromptingはSTEM、Knowledge QA、Multi-Hop Reasoningなどのタスクにおいて大幅な性能向上が観察されました。具体的には、MMLU Physics and Chemistryで7%、11%、TimeQAで27%、MuSiQueで7%の性能向上が確認されました。 Commentまた新しいのが出た ... #NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-10-07 Large Language Models as Analogical Reasoners, Michihiro Yasunaga+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、言語モデルの推論プロセスを自動的にガイドするための新しいプロンプティング手法であるアナロジカルプロンプティングを提案しています。この手法は、関連する過去の経験を引用して新しい問題に取り組む認知プロセスに倣い、問題を解決する前に文脈内で関連する例示や知識を自己生成させるように言語モデルに促します。この手法は、例示のラベリングや検索の必要性を排除し、一般性と適応性を提供します。実験結果は、この手法がさまざまな推論タスクで他の手法を上回ることを示しています。 Comment以下、著者ツイートのざっくり翻訳: https://x.com/michiyasunaga/status/1709582150025240854?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q人間は新しい問題に取り組む時、過去に解いた類義の問題を振り返り、その経験を活用する。これをLLL ... #NLP#LanguageModel#QuestionAnswering#Prompting
Issue Date: 2023-09-30 Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models, Shehzaad Dhuliawala+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、言語モデルが根拠のない情報を生成する問題に取り組んでいます。Chain-of-Verification（CoVe）メソッドを開発し、モデルが回答を作成し、検証し、最終的な回答を生成するプロセスを経ることで、幻想を減少させることができることを実験で示しました。 Comment# 概要 ユーザの質問から、Verificationのための質問をplanningし、質問に対して独立に回答を得たうえでオリジナルの質問に対するaggreementを確認し、最終的に生成を実施するPrompting手法 # 評価 ## dataset Wikidata ... #Pocket#NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-09-04 Algorithm of Thoughts: Enhancing Exploration of Ideas in Large Language Models, Bilgehan Sel+, N_A, arXiv23 Summary大規模言語モデル（LLMs）の推論能力を向上させるために、新しい戦略「Algorithm of Thoughts」を提案している。この戦略では、LLMsをアルゴリズム的な推論経路に導き、わずか1つまたは数個のクエリでアイデアの探索を拡大する。この手法は、以前の単一クエリ手法を上回り、マルチクエリ戦略と同等の性能を発揮する。また、LLMを指導するアルゴリズムを使用することで、アルゴリズム自体を上回るパフォーマンスが得られる可能性があり、LLMが最適化された検索に自己の直感を織り込む能力を持っていることを示唆している。 #Pocket#NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-08-22 Large Language Model Guided Tree-of-Thought, Jieyi Long, N_A, arXiv23 Summaryこの論文では、Tree-of-Thought（ToT）フレームワークを紹介し、自己回帰型の大規模言語モデル（LLM）の問題解決能力を向上させる新しいアプローチを提案しています。ToTは、人間の思考方法に触発された技術であり、複雑な推論タスクを解決するためにツリー状の思考プロセスを使用します。提案手法は、LLMにプロンプターエージェント、チェッカーモジュール、メモリモジュール、およびToTコントローラーなどの追加モジュールを組み込むことで実現されます。実験結果は、ToTフレームワークがSudokuパズルの解決成功率を大幅に向上させることを示しています。 #Pocket#NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-08-22 Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models, Maciej Besta+, N_A, arXiv23 Summary私たちは、Graph of Thoughts（GoT）というフレームワークを紹介しました。これは、大規模言語モデル（LLMs）のプロンプティング能力を進化させるもので、任意のグラフとしてモデル化できることが特徴です。GoTは、思考の組み合わせやネットワーク全体の本質の抽出、思考の強化などを可能にします。さまざまなタスクで最先端の手法に比べて利点を提供し、LLMの推論を人間の思考に近づけることができます。 CommentChain of Thought #551 => Self-consistency #558 => Thought Decomposition #1013 => Tree of Thoughts #684 Tree of Thought #1015 => Graph of Thoug ... #NLP#LanguageModel#Distillation
Issue Date: 2023-07-18 Teaching Small Language Models to Reason, ACL23 Summary本研究では、大規模な言語モデルの推論能力を小さなモデルに転送するための知識蒸留を探求しました。具体的には、大きな教師モデルによって生成された出力を用いて学生モデルを微調整し、算術、常識、象徴的な推論のタスクでのパフォーマンスを向上させることを示しました。例えば、T5 XXLの正解率は、PaLM 540BとGPT-3 175Bで生成された出力を微調整することで、それぞれ8.11％から21.99％および18.42％に向上しました。 #NLP#Distillation
Issue Date: 2023-07-14 SCOTT: Self-Consistent Chain-of-Thought Distillation, ACL23 Summary本研究では、大規模な言語モデル（LM）から小さなCoTモデルを学習するための知識蒸留手法であるSCOTTを提案しています。SCOTTは、教師モデルからゴールドアンサーをサポートする根拠を引き出し、より信憑性のあるトークンを生成するように学習を促します。さらに、学生モデルはカウンターファクトリーニングの目的で教師が生成した根拠を使用して学習されます。実験結果は、提案手法がベースラインよりも忠実なモデルを導くことを示しています。また、根拠を尊重することで意思決定を改善することも可能です。 CommentCoTのパフォーマンス向上がパラメータ数が大きいモデルでないと発揮せれないことは元論文 #551 で考察されており、それをより小さいモデルに蒸留し発揮できるようにする、おもしろい ... #NLP#LanguageModel#NumericReasoning
Issue Date: 2023-07-11 Teaching Arithmetic to Small Transformers, Nayoung Lee+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、GPT-4のような大規模言語モデルが、教師なしのトークン予測目的に明示的にエンコードされていないにもかかわらず、算術演算や基本的な関数を効率的に学習できることを示しています。訓練データのフォーマットの変更やchain-of-thoughtスタイルのデータの使用により、精度や収束速度が改善されます。また、訓練中の算術とテキストデータの相互作用やモデルのスケールの影響も研究されています。この研究は、高品質な指導的なデータが算術能力の引き出しにおいて重要であることを強調しています。 Comment小規模なtransformerに算術演算を学習させ、どのような学習データが効果的か調査。CoTスタイルの詳細なスクラッチパッドを学習データにすることで、plainなもの等と比較して、予測性能や収束速度などが劇的に改善した結局next token predictionで学習させているみたいだけど、本当 ... #Pocket#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-16 OlaGPT: Empowering LLMs With Human-like Problem-Solving Abilities, Yuanzhen Xie+, N_A, arXiv23 Summary本論文では、人間の認知フレームワークを模倣することで、複雑な推論問題を解決するための新しい知的フレームワークであるOlaGPTを提案しています。OlaGPTは、注意、記憶、推論、学習などの異なる認知モジュールを含み、以前の誤りや専門家の意見を動的に参照する学習ユニットを提供しています。また、Chain-of-Thought（COT）テンプレートと包括的な意思決定メカニズムも提案されています。OlaGPTは、複数の推論データセットで厳密に評価され、最先端のベンチマークを上回る優れた性能を示しています。OlaGPTの実装はGitHubで利用可能です。 #NLP#LanguageModel#QuestionAnswering#Prompting
Issue Date: 2023-04-28 Answering Questions by Meta-Reasoning over Multiple Chains of Thought, Yoran+, Tel Aviv University （w_ Allen Institute for AI）, arXiv23 Commentself-consistency #558 のようなvoting basedなアルゴリズムは、複数のCoTのintermediate stepを捨ててしまい、結果だけを採用するが、この研究は複数のCoTの中からquestionに回答するために適切なfactual informationを抽出するMe ... #NeuralNetwork#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-27 Self-consistency improves chain of thought reasoning in language models, Wang+, Google Research, ICLR23 Commentself-consistencyと呼ばれる新たなCoTのデコーディング手法を提案。 これは、難しいreasoningが必要なタスクでは、複数のreasoningのパスが存在するというintuitionに基づいている。 self-consistencyではまず、普通にCoTを行う。そしてgreSel ... #NeuralNetwork#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-27 Automatic prompt augmentation and selection with chain-of-thought from labeled data, Shum+, The Hong Kong University of Science and Technology, arXiv23 CommentLLMによるreasoning chainが人間が作成したものよりも優れていることを示しているとのこと #532 よりselection phaseで誤ったexampleは直接排除する手法をとっている。そして、強化学習によって、demonstrationのselection modelを訓練している ... #NeuralNetwork#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-27 Active prompting with chain-of-thought for large language models, Diao+, The Hong Kong University of Science and Technology, arXiv23 CommentAuto-CoTを提案している論文しっかりと読めていないが、CoT-answerが存在しないtrainingデータが存在したときに、nサンプルにCoTとAnswerを与えるだけでFew-shotの予測をtestデータに対してできるようにしたい、というのがモチベーションっぽい そのために、questi ... #NeuralNetwork#NLP#Prompting#AutomaticPromptEngineering
Issue Date: 2023-04-25 Enhancing LLM Chain-of-Thought w_ Iterative Bootstrapping, Sun+, Xiamen University （w_ MSRA et al.）, arXiv23 CommentZero shot CoTからスタートし、正しく問題に回答できるようにreasoningを改善するようにpromptをreviseし続けるループを回す。最終的にループした結果を要約し、それらをプールする。テストセットに対しては、プールの中からNshotをサンプルしinferenceを行う。![imで ... #NeuralNetwork#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-04-27 Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models, Zhang+, Shanghai Jiao Tong University, arXiv22 CommentLLMによるreasoning chainが人間が作成したものよりも優れていることを示しているとのこと #532 よりclusteringベースな手法を利用することにより、誤りを含む例が単一のクラスタにまとめられうことを示し、これにより過剰な誤ったデモンストレーションが軽減されることを示した。 ... #NeuralNetwork#NLP#LanguageModel#Prompting
Issue Date: 2023-04-27 Large Language Models are Zero-Shot Reasoners, Kojima+, University of Tokyo, NeurIPS22 CommentZero-Shot CoT (Let's think step-by-step.)論文<img width="856" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/12249301/234746367-2cd80e23-8dc ... #NeuralNetwork#NLP#Zero/FewShotPrompting#Prompting
Issue Date: 2023-04-27 Chain of thought prompting elicits reasoning in large language models, Wei+, Google Research, arXiv22 CommentChain-of-Thoughtを提案した論文。CoTをする上でパラメータ数が100B未満のモデルではあまり効果が発揮されないということは念頭に置いた方が良さそう。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/12249301/234739先 ... #Article#Tutorial#NLP#LanguageModel#Alignment#Finetuning (SFT)#Reasoning#Mathematics
Issue Date: 2024-12-27 LLMを数学タスクにアラインする手法の系譜 - GPT-3からQwen2.5まで, bilzard, 2024.12 Comment#1618において、数学においてモデルのパラメータ数のスケーリングによって性能改善が見込める学習手法として、モデルとは別にVerifierを学習し、モデルが出力した候補の中から良いものを選択できるようにする、という話の気持ちが最初よくわからなかったのだが、後半のなぜsample&select記事中で ... #Article#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2024-09-13 OpenAI o1, 2024.09 CommentJason Wei氏のポスト:https://x.com/_jasonwei/status/1834278706522849788?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q#1072 や　#1147 で似たような考えはすでに提案されていたが、どのような点が異なるのだろうか？ たと ... #Article#NLP#LanguageModel#Prompting#Faithfulness
Issue Date: 2023-07-23 Measuring Faithfulness in Chain-of-Thought Reasoning, Anthropic, 2023 Summary大規模言語モデル（LLMs）は、Chain-of-Thought（CoT）推論を生成することで質問に答える性能を向上させるが、その推論が実際の推論を忠実に表しているかは不明である。本研究では、CoT推論の忠実さを調査し、CoTに介入することでモデルの予測がどのように変化するかを調べる。結果は、モデルのサイズやタスクによってCoTの忠実さが異なることを示唆している。
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