Learn to Think: Bootstrapping LLM Reasoning Capability Through Graph Learning
Created by
Haebom
저자
Hang Gao, Chenhao Zhang, Tie Wang, Junsuo Zhao, Fengge Wu, Changwen Zheng, Huaping Liu
개요
본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 복잡한 추론 문제 해결 능력의 한계를 극복하기 위해 그래프 학습 기반의 새로운 프레임워크를 제안합니다. 기존의 구조적 추론 방법들이 특정 작업에 맞는 프롬프트와 미리 정의된 추론 과정에 의존하는 것과 달리, 본 연구는 추론 과정을 그래프로 모델링하고 LLM 기반 그래프 학습을 통해 각 추론 단계를 적응적으로 생성합니다. 추가적으로, 그래프 신경망(GNN) 모듈을 도입하여 생성된 추론 과정에 대한 표현 학습을 수행함으로써 모델과 프롬프트를 실시간으로 조정합니다. 실험 결과, 추가적인 훈련이나 작업별 프롬프트 설계 없이도 여러 작업에서 추론 성능을 크게 향상시켰음을 보여줍니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
LLM의 추론 능력 향상을 위한 새로운 접근 방식 제시: 그래프 학습 기반의 적응적 추론 프레임워크를 통해 LLM의 유연성과 일반화 능력을 향상시킴.
◦
작업 특정 프롬프트 및 미리 정의된 추론 과정에 대한 의존성 감소: GNN 모듈을 활용하여 실시간으로 모델과 프롬프트를 조정, 다양한 작업에 대한 적용 가능성 증대.
◦
추가적인 훈련 없이도 추론 성능 향상: 기존 방법 대비 효율적인 추론 성능 개선.
•
한계점:
◦
제안된 프레임워크의 일반화 성능에 대한 추가적인 검증 필요: 다양하고 복잡한 추론 문제에 대한 실험 결과가 더 필요함.
◦
GNN 모듈의 복잡성 및 계산 비용에 대한 고찰 필요: 실시간 조정의 효율성과 실제 적용 가능성에 대한 추가 분석 필요.
◦
그래프 모델링의 적합성에 대한 논의 부족: 모든 유형의 추론 문제에 그래프 모델링이 적합한지에 대한 추가적인 연구 필요.
