Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Demystifying Chains, Trees, and Graphs of Thoughts

Created by
  • Haebom

作者

Maciej Besta, Florim Memedi, Zhenyu Zhang, Robert Gerstenberger, Guangyuan Piao, Nils Blach, Piotr Nyczyk, Marcin Copik, Grzegorz Kwa sniewski, J urgen M uller, Lukas Gianinazzi, Ales Kubicek, Hubert Niewiadomski,

概要

この論文では、構造化されたプロンプトエンジニアリングを介して大規模言語モデル（LLM）の推論能力を向上させる方法を研究します。 Chain-of-Thought、Tree of Thoughts、Graph of Thoughtsなどの構造化されたプロンプト設計を分析し、効果的かつ効率的なLLM推論スキームのための一般的な青写真を提示します。プロンプト実行パイプラインの詳細な分析によって概念を明確に定義し、構造ベースのLLM推論スキームの最初の分類スキームを構築します。ここで使用される構造を「推論トポロジー」と定義し、それらの表現方式、アルゴリズム、パフォーマンス、コストパターンなどを分析して既存のプロンプト方式を比較します。さらに、理論的基盤、知識ベースとの関係、および関連する研究課題を提示し、今後のプロンプトエンジニアリング技術の発展に貢献することを目指しています。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
構造化されたプロンプトエンジニアリングのための一般的な青写真と分類体系を提示し、今後の研究方向を提示します。
◦
さまざまな構造化されたプロンプト技術のパフォーマンスとコストを比較分析して、最適な設計選択のためのガイドラインを提供します。
◦
LLM推論プロセスの深い理解を提供し、プロンプトエンジニアリング技術の発展に貢献します。
◦
知識ベースとの関連性を考慮して、LLMの推論能力をさらに向上させることができる方向を提示します。
•
Limitations：
◦
提示された分類スキームの包括性と一般化の可能性の追加の検証が必要です。
◦
さまざまなLLMアーキテクチャとデータセットの実験的分析が不足する可能性があります。
◦
提示された青写真の実際の適用と拡張性に関するさらなる研究が必要です。
◦
特定の構造化されたプロンプト技術の優位性について結論を下すには、追加の研究が必要です。
👍
Made with Slashpage