Self-Discover: 大規模言語モデルが推論構造を自己構成する
kun432Claude-3.5-Sonnetによる要約
Please make all responses in Japanese.
When I provide the text of an article, please summarize the following items based on the information provided in the article. When summarizing, please include annotations to technical terms.
## What kind of research?
## What is the novelty (what makes it great compared to previous studies)?
## What is the critical point of the technique or method?
## How was it shown to be effective?
## Is there any discussion?
## What paper should I read next?
どのような研究か?
この研究は、大規模言語モデル（LLM）1が複雑な推論問題を解決するための「推論構造」を自己発見するフレームワーク「SELF-DISCOVER」を提案しています。
新規性（従来研究と比べて何がすごいのか）
従来の手法が単一の推論モジュールを使用するのに対し、SELF-DISCOVER は複数の原子的推論モジュールを選択・適応・実装して、タスク固有の推論構造を自動的に構成します。これにより、多様な推論タスクに柔軟に対応できます。
技術や手法のキモ
SELF-DISCOVER の核心は以下の3段階のプロセスです：
- SELECT: タスクに関連する推論モジュールを選択
- ADAPT: 選択したモジュールをタスクに合わせて調整
- IMPLEMENT: 調整したモジュールを実行可能な推論構造に変換
どうやって有効だと示したか
- Big-Bench Hard (BBH)、Thinking for Doing (T4D)、MATH などの複雑な推論ベンチマークで評価
- GPT-4 や PaLM 2-L などの最先端 LLM を使用して実験
- Chain of Thought (CoT)2 や Plan-and-Solve などの既存手法と比較
結果として、SELF-DISCOVER は従来手法と比較して最大 32% の性能向上を示し、特に世界知識を必要とするタスクで顕著な改善が見られました。
議論はあるか
- 推論構造の普遍性：異なるモデル間（PaLM 2-L から GPT-4、GPT-4 から Llama2）で推論構造が転用可能であることを示しています。
- 計算効率：CoT-Self-Consistency などの推論集約型手法と比較して、10-40 倍少ない推論計算で優れた性能を達成しています。
- 人間の推論パターンとの類似性：発見された推論構造が人間の推論パターンと共通点を持つことが示唆されています。
次に読むべき論文
この研究の基礎となっている Chain of Thought (CoT) プロンプティングに関する論文を読むことをお勧めします：
- Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Xia, F., Chi, E., Le, Q. V., Zhou, D., et al. "Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models." Advances in Neural Information Processing Systems, 35:24824–24837, 2022.
各プロセスの具体的な詳細について教えて下さい
SELF-DISCOVERの各プロセスについて、より詳細に説明いたします。
- SELECT（選択）プロセス: このステップでは、LLMは与えられたタスクに最も適した推論モジュールを選択します。
- 入力：39の推論モジュール（例：批判的思考、ステップバイステップ思考、提案と検証など）
- 方法：LLMにタスク例（ラベルなし）と全モジュールの説明を提示し、タスク解決に有用なモジュールを選択させる
- 出力：タスクに関連する推論モジュールのサブセット
- ADAPT（適応）プロセス: 選択されたモジュールを特定のタスクに合わせて調整します。
- 入力：SELECTで選択された推論モジュール
- 方法：LLMに各モジュールの説明をタスクに特化した形に言い換えさせる
- 出力：タスクに適応した推論モジュールの記述
- IMPLEMENT（実装）プロセス: 適応させたモジュールを具体的な推論構造に変換します。
- 入力：ADAPTで調整された推論モジュール
- 方法：
- LLMに人間が作成した推論構造の例を提示
- JSONフォーマットで段階的な推論計画を生成させる
- 出力：タスク解決のための具体的な推論構造（JSONフォーマット）
具体例（BBH-navigation タスク）：
{ "Break down instructions into individual movements": { "Instruction 1": "", "Effect on position after Instruction 1": "", "Instruction 2": "", "Effect on position after Instruction 2": "", ... }, "Simplify the sequence of movements": { "Simplified representation of series": "" }, ... }この構造を使用して、LLMはタスクの各インスタンスを解決します。各ステップで必要な情報を埋めていき、最終的な解答に到達します。
重要な点として、このプロセスはタスクレベルで一度だけ実行され、生成された構造は同じタイプの複数の問題に適用できます。これにより、計算効率が向上し、一貫した推論アプローチが可能になります。
具体的な例を考えてみてください。例えば以下のようなクエリの場合
```
私は市場に行って10個のリンゴを買いました。隣人に2つ、修理工に2つ渡しました。
それから5つのリンゴを買って1つ食べました。残りは何個ですか？
```
Self-Discoveryではどのような推論の流れになりますか？SELECT・ADAPT・IMPLEMENTの流れに沿って説明してください。
ご提示いただいたクエリに対して、SELF-DISCOVERYの流れに沿って説明いたします。
- SELECT（選択）プロセス: LLMは以下のような推論モジュールを選択する可能性があります：
- ステップバイステップ思考
- 問題の分解
- 算術演算の順序付け
- ADAPT（適応）プロセス: 選択されたモジュールをこのタスクに適応させます：
- ステップバイステップ思考 → 時系列に沿って各イベントの影響を順に計算する
- 問題の分解 → リンゴの増減を別々の操作として扱う
- 算術演算の順序付け → 加算と減算を適切な順序で実行する
- IMPLEMENT（実装）プロセス: LLMは以下のような推論構造をJSON形式で生成する可能性があります：
{ "初期状態の把握": { "最初に購入したリンゴの数": "", "初期のリンゴの総数": "" }, "リンゴの減少の計算": { "隣人に渡したリンゴの数": "", "修理工に渡したリンゴの数": "", "減少後のリンゴの数": "" }, "リンゴの増加の計算": { "追加で購入したリンゴの数": "", "増加後のリンゴの数": "" }, "最終的な減少の計算": { "食べたリンゴの数": "", "最終的なリンゴの数": "" }, "結果の確認": { "残りのリンゴの数": "", "計算の検証": "" } }この構造に基づいて、LLMは以下のように推論を進めます：
- 初期状態の把握:
- 最初に購入したリンゴの数: 10個
- 初期のリンゴの総数: 10個
- リンゴの減少の計算:
- 隣人に渡したリンゴの数: 2個
- 修理工に渡したリンゴの数: 2個
- 減少後のリンゴの数: 10 - 2 - 2 = 6個
- リンゴの増加の計算:
- 追加で購入したリンゴの数: 5個
- 増加後のリンゴの数: 6 + 5 = 11個
- 最終的な減少の計算:
- 食べたリンゴの数: 1個
- 最終的なリンゴの数: 11 - 1 = 10個
- 結果の確認:
- 残りのリンゴの数: 10個
- 計算の検証: 10（初期）- 2（隣人）- 2（修理工）+ 5（追加購入）- 1（食べた）= 10
この推論構造に従うことで、LLMは問題を系統的に解決し、最終的な答え（残りのリンゴは10個）に到達します。この方法により、LLMは複雑な問題を小さなステップに分解し、各ステップを順番に解決することができます。
kun432実装例色々
LlamaIndex
LangChain
LangGraph
LangChainを使った日本語記事
kun432LlamaIndexの実装はWorkflowsを使って書き直されたPRが来てるっぽい。ちょっとこれを参考に実装してみようと思う。