『RAPとLLM Reasonersに会いましょう：LLMsを活用した高度な推論のための類似概念に基づく2つのフレームワーク』

Meet RAP and LLM Reasoners 2 frameworks based on similar concepts for advanced reasoning using LLMs

毎日は驚くべき進歩をもたらし、画期的なツールと進展をもたらす大規模言語モデル（LLM）があります。これらのLLMは、テキスト生成、感情分類、テキスト分類、ゼロショット分類など、さまざまなタスクで優れた成果を上げています。これらの能力はこれらの領域を超えており、コンテンツの作成、顧客サービス、データ分析の自動化を可能にし、生産性と効率を革新しています。

最近、研究者たちは、LLMの推論における使用と有用性の探求も始めています。これらのモデルは複雑なテキスト情報を理解し、論理的な推論を引き出すことができます。LLMは質問応答、問題解決、意思決定などのタスクで優れた成果を上げています。しかし、LLMはまだ人間のように問題を解決することができません。例えば、特定の環境でのタスクの実行のためのアクションプランの生成や、複雑な数学的、論理的、常識的な推論のような人間にとって簡単な問題に苦労します。LLMは、人間と同様に内部の世界モデルを持っていないため、特定のタスクに苦労します。これは、彼らが特定の状況で事物がどのようになるかを予測したり、行動の長期的な結果をシミュレートしたりすることができないことを意味します。人間は環境の精神的な表現である内部の世界モデルを持っており、複雑なタスクの際に計画的な計画のために、行動とその世界の状態への影響をシミュレートすることができます。

これらの問題を解決するために、研究者たちは新しい推論フレームワーク、Reasoning via Planning (RAP)を考案しました。このフレームワークは、高度な推論アルゴリズムを使用してLLMが複雑な推論を実行できるようにするライブラリを使用します。このフレームワークは、多段階の推論方法論を計画としてアプローチし、最適な推論チェーンを探索し、探索と活用の最適なバランスを「世界モデル」と「報酬」の概念を用いて実現します。RAP論文に加えて、研究チームはLLMリーズナブルも提案しています。LLMリーズナブルは、言語モデル（LLM）に高度なアルゴリズムを使用して複雑な推論を実施する能力を与えるために設計されたAIライブラリです。これは、多段階の推論を計画としてアプローチし、最も効率的な推論チェーンを探索し、報酬と世界モデルの概念を使用して探索と活用のバランスを最適化します。必要なのは報酬関数と、オプションでワールドモデルを定義するだけです。LLMリーズナブルは、推論アルゴリズム、可視化、LLM呼び出しなどを含む、残りの部分を処理します！

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ワールドモデルは、部分的な解決を状態とみなし、新しいアクション/思考を状態遷移として状態に追加するだけです。報酬関数は、推論ステップのパフォーマンスを評価する上で重要です。報酬が高い累積推論チェーンの方が正しい可能性が高いという考え方です。

研究者たちは、このフレームワークについての幅広い研究を行いました。彼らはRAPを数学的な推論と論理的な推論のいくつかの難しい問題に適用しました。これらのタスクの実際の結果は、RAPがいくつかの強力なベースライン手法を上回っていることを示しています。LLaMA33Bに適用した場合、RAPはGPT-4のCoTを上回り、計画生成で33％の相対的な改善を達成しました。

推論プロセス中、LLMは最も可能性のある推論ステップ（アクション）を継続的に評価して推論ツリーを巧妙に構築します。これには、別の方法で使用される同じLLMであるワールドモデルを使用します。将来の結果をシミュレートすることで、LLMは潜在的な報酬を推定し、この情報を使用して現在の推論ステップについての信念を更新します。これにより、より良い代替案を探索し、意思決定を改善することで推論を洗練させます。このフレームワークは最先端の推論アルゴリズムを提供し、直感的な可視化と解釈を提供し、他のどのLLMライブラリとも互換性があります。

研究者たちは、さまざまな難解な推論問題について広範な実験を行った結果、RAPはいくつかの現代のCoTベースの推論手法よりも優れていることが結論付けられました。このフレームワークは、特定の設定では高度なGPT-4よりも優れた性能を発揮しました。RAPの柔軟性は、報酬、状態、アクションの設計において、さまざまな推論タスクに対応するための多目的フレームワークとしてのポテンシャルを示しています。RAPが計画と推論を革新的な方法で組み合わせる様子は魅力的です。このアプローチは、AIシステムが人間レベルの戦略的思考と計画を達成する道を開く可能性があります。

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