【論文瞬読】LLMの新たな思考形式：自然言語を超えて

2024年3月3日 18:54

あいさつ

こんにちは！株式会社AI Nestです。
昨今は生成AIの開発が盛んで注目されていますが、リスクや課題も浮き彫りになっています。グーグルは自社の画像生成AIの不具合を修正し、AIの品質管理体制を見直しています。これはAIの透明性と公正性を向上させていくためには重要であり、我々も意識したいところです。

さて本日はLLMを活用して、下記の論文を「瞬読」してきたのでそちらをご紹介します。

タイトル：Beyond Natural Language: LLMs Leveraging Alternative Formats for Enhanced Reasoning and Communication
URL：https://arxiv.org/abs/2402.18439
所属：Tsinghua University、Tencent、Beijing University of Posts and Telecommunications
著者：Weize Chen, Chenfei Yuan, Jiarui Yuan, Yusheng Su, Chen Qian, Cheng Yang, Ruobing Xie, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

どんなもの？

最近の研究では、大規模言語モデル（LLM）の推論とコミュニケーションを改善するための新たなアプローチが提案されている
本論文では、自然言語以外のフォーマットを利用して、LLMの推論とコミュニケーションを効率化し、簡潔化することを目指す

批判されている理論は何？

自然言語がLLMの推論とコミュニケーションにおいて最適なフォーマットであるというデフォルトの仮定
自然言語は、人間の認知とコミュニケーションにおいて重要な役割を果たしているが、それ以外のフォーマットも存在し、LLMは事前学習の過程でそれらにも触れている
自然言語には、曖昧さや感情などの要素が含まれており、人間のコミュニケーションには適しているが、エージェントのコミュニケーションには不要である場合がある

どういう文脈・理路をたどっている？

単一のLLMの推論と複数のエージェントのコミュニケーションという二つの文脈で、非自然言語のフォーマットの有効性を検証
単一のLLMの推論では、Chain-of-Thought（CoT）という手法を用いて、LLMに推論過程をstep-by-stepで生成。その際に、非自然言語のフォーマットを使用するように促すプロンプトを与えることで、推論の精度を向上させることを目指す
複数のエージェントのコミュニケーションでは、異なる知識や文脈を持つ二つのエージェントが、質問に答えるために情報交換を行うシナリオを考える。その際に、非自然言語のフォーマットを使用するように促すプロンプトを与えることで、コミュニケーションの効率を向上させることを目指す

対象となるスコープにおいて網羅性と整合性はある？

結論：ある

様々なタイプの推論やコミュニケーションに関するベンチマークデータセットを用いて、非自然言語のフォーマットの効果を評価
また、LLMがどのように非自然言語のフォーマットを選択し、それが他のLLMに転移可能かどうか、また従来のエージェントコミュニケーション言語との類似性や相違性についても分析を実施

議論はある？

この論文は、非自然言語のフォーマットがLLMの推論とコミュニケーションにおいて有効であることを示したが、その選択や使用にはまだ議論の余地がある
例えば、非自然言語のフォーマットの選択は、タスクやモデルによって異なる可能性があり、最適なフォーマットを決定するための基準や方法は明確ではない
また、非自然言語のフォーマットの使用は、推論やコミュニケーションの効率や精度を向上させる一方で、人間とのインタラクションや理解には不利になる可能性がある
さらに、非自然言語のフォーマットの範囲や種類は、まだ十分に探索されておらず、他のフォーマットがLLMの能力をさらに拡張する可能性がある

まとめ

この論文では、自然言語以外のフォーマットを利用して、大規模言語モデル（LLM）の推論とコミュニケーションを改善する方法を提案しました。

LLMは、自然言語を主な思考とコミュニケーションのフォーマットとして使用していますが、自然言語は最適なフォーマットであるとは限らないという仮説のもと実験を行っています。LLMに対して、推論やコミュニケーションに適した非自然言語のフォーマットを自律的に選択させることで、推論の効率やコミュニケーションの簡潔さを向上させることができることを示しています。

私はこの論文を見て、LLMの推論とコミュニケーションにおけるフォーマットの選択と使用について、新しい学びを得ることができました。
LLMは、自然言語だけでなく、様々なフォーマットに対応できる可能性があり、それによって、より高度な推論やコミュニケーションを実現できるかもしれません。しかし、その一方で、人間とのインタラクションや理解における課題も考えなければなりません。 LLMのフォーマットの選択と使用は、LLMの能力だけでなく、人間との関係性にも影響を与える重要な問題です。この論文は、その問題に対する一つのアプローチを示してくれましたが、まだまだ探求すべき点が多くあります。 LLMのフォーマットの選択と使用に関する研究は、今後も注目していきたいです。

おまけ

最後に、この論文を一部参考にしてプロンプトを作成してみました。

{命令（e.g., XXに関して教えて or 調べて）}

To enhance clarity and eliminate ambiguities inherent in natural language, consider employing more structured and concise forms of communication for your step-by-step solutions. Suitable formats include code, pseudocode, JSON, markdown tables,logical operators, or mathematical equations. Remember to be concise and accurate. Please make sure to use Japanese for output. You can do it.