れらのアプローチによる推論のサポートは暗黙的で本論文では、LLMが必要に応じて事前知識を参あり、LLMに求められる処理の難しさは単一呼び照しながら動的に推論を進める新しいフレームワー出しのアプローチと同じため、問題は本質的に解決クを提案する。私たちのアプローチでは、LLMにされていない。よる推論とその推論を改善するプロセス、そして現そこで、私たちはこの課題に対処するために、新在の思考が十分かをLLMにより判断して最終的なしいフレームワークを導入し、LLMの推論過程を明回答を推論する。高度な推論を複数の単純な推論に示的かつ多段にし、各推論を単純化することによる分割すること、多段推論を動的に行うことにより、推論精度の向上を達成する。私たちのフレームワー推論精度の向上を達成する。ANLIデータセットをクの考え方は主に2つの既存研究にインスパイアさ用いて、このフレームワークの有効性を検証しておれている。複雑な1つのタスクを複数の単純なタスり、先行研究と比較して、最大で32%の精度向上をクに分割して解いていくことによって精度を向上達成した。また、定性的評価も行い、本アプローチするLeast-to-MostPrompting(L2M)[8]と与えられたが従来手法よりも論理的に推論を行えていることをコンテキストから文を選択する選択モジュールと、確認した。選択された文から1-hop推論を行う推論モジュールを使用し、二つのモジュールを交互に繰り返す

ことでmulti-hop推論を行うSelection-Inference(SI)[9]近年、ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)である。は、多くの自然言語処理や関連分野において素晴らSIでは、選択と推論の反復回数をハイパーパラしい性能を示しており、特に推論タスクにおいて、メータとして事前に設定する必要があるが、適切な推論能力向上のための様々なプロンプトエンジニア解を出すのに必要な推論ステップ数は事前に決まるリングに関する研究がなされている[1,2,3]。ことはなく、ステップ数の過不足は推論精度低下の依然として、LLMは人間には問題のない一般的原因となる。そのためステップ数は推論過程で動的な計画/推論タスクで受け入れ可能なパフォーマンに決定する必要があり、これはSIの本質的な欠点スを持っておらず、それは現在最も優れたLLMでであるといえる。あるGPT-4においても同様である[4,5]。私たちは、SIにおける反復のような思考の改善をこれは、推論を多段で行う機構を持っておらず、いつ止めるべきかについてを、LLMに判断させ、思このような推論プロセスを一回の呼び出しのみで実考の改善に関しても、必要に応じてLLMが持つ事行することが求められる通常のアプローチでは、不前知識を利用し、補完することにより上記の課題に十分なパフォーマンスを引き起こす。そして、その対処した。課題解決のために、様々な推論精度向上のための研これにより、例えば、「Xはイギリスで生まれた」究が行われている。という仮説に対して、コンテキスト中に「Xはロン例えば、推論過程を例示するChainofドンで生まれた」というような記述しかない場合にThought(CoT)[6]や、外部メモリを活用して、LLMがおいても、「Xはロンドンで生まれた」という事実事前に推論した大量の問題と推論結果を利用すると、「ロンドンはイギリスにある」という事実を組―3004―.み合わせて「Xはイギリスで生まれた」と推論することができる。