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VerifiAgent: a Unified Verification Agent in Language Model Reasoning

Created by
  • Haebom

作者

Jiuzhou Han, Wray Buntine, Ehsan Shareghi

概要

大規模な言語モデルは驚くべき推論能力を示していますが、しばしば信頼できない、または誤った応答を生成します。従来の検証方法は一般にモデル固有であるか、または領域に制限されており、かなりの計算リソースを必要とし、さまざまな推論作業のスケーラビリティが欠けています。これらの制限に対処するために、この論文は2つのレベルの検証を統合した統合検証エージェントであるVerifiAgentを提案します。メタ検証はモデル応答の完全性と一貫性を評価し、ツールベースの適応検証は、VerifiAgentが数学的、論理的、または常識的な推論を含む推論の種類に応じて適切な検証ツールを自律的に選択します。この適応型アプローチは、さまざまな検証シナリオで効率性と強力性の両方を保証します。実験の結果、VerifiAgentは、すべての推論作業において、基準検証方法(例:演繹的検証器、逆方向検証器)よりも優れた性能を示しています。また、検証結果のフィードバックを活用して推論精度をさらに向上させることができる。 VerifiAgentは推論拡張にも効果的に適用でき、数学的推論領域における従来のプロセス補償モデルと比較して、より少ない生成サンプルとコストでより良い結果を達成します。コードはhttps://github.com/Jiuzhouh/VerifiAgentで確認できます。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
メタ検証とツールベースの適応検証を統合した統合検証エージェントVerifiAgent提案。
さまざまな推論タイプの効率的で強力な検証可能
従来法より優れた推論精度とスケーラビリティを達成
数学的推論領域における効率的な推論拡張可能性の提示
Limitations:
VerifiAgentのパフォーマンスは、使用される検証ツールの品質に依存する可能性があります。
新しいタイプの推論またはドメインに対する適応性評価が必要
大規模データセットのスケーラビリティと計算コストに関する追加の研究が必要です。
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