大規模言語モデルLLMの論理的思考を強くするデータセットを考える①

OpenAIがo1を発表しLLMによる知的生産能力がさらに高いところにあることが証明されました。
o1ではLLMのCoT(Chain of thought 思考の鎖)のにおける強化学習の工夫があるようですが、利用しているLLMの基本的な構造は同じと考えられます。
現状のオープンウェイトのLLMでは論理的思考を備えていますが不安定であり、推論の積み重ねで改善する段階にはなさそうです。
使用するLLMの論理力のバックボーンがあいまいなままでは、現在のオープンウェイトLLMをいくら積み重ねても達成困難でしょう。

構造が同じであれば、学習しているテキストの品質が異なるはず。
現在オープンLLMの学習によく使用するデータセットとして使われるWebテキストには、論理思考や数学的思考が濃厚に記録されていません。
強力な論理思考を揺らぎなく提供するためには、思考の過程が濃厚に記録され、知識も豊富なテキストが必要で、それらのテキスト作成にLLMから生成された合成データを利用されたと考えられます。

今回LLMが論理的思考を学習するのに必要な論理思考とは何かについて考えました。
o1はこれらに加えて数学的推論テキストなども含めて多量に学習し、それらの論理をどのように利用するかさらに強化学習で洗練していったのでしょうか？

まず基本的な考えのベースとしてGPT-4oに確認しました。

1. 形式論理の導入

形式論理は、論理的思考の基盤であり、推論の妥当性を保証するために重要です。例えば、以下のような要素を各記事に含めることで、LLMに推論のフレームワークを提供できます。

• 命題論理: 各記事内での命題を明確に定義し、それに基づく推論を行います。記事内で「もしAならばB」のような条件付き論理を使うことで、LLMが条件と結果を結びつけやすくなります。

• 推論規則: 仮定から結論を導くためのルールを明示的に説明します。例えば、「すべてのAはBである。Aであるから、Bである」というような三段論法の例を多用することで、モデルがこの形式を学習します。

例:

すべての鳥は飛べる。しかし、ペンギンは飛べない。したがって、すべての鳥が飛べるわけではない。

2. 因果関係の強化

LLMに因果関係の理解を深めさせるために、原因と結果を結びつける文章を含めます。因果関係が含まれたテキストを提供することで、モデルは出来事や行動の背後にある理由や結果をより理解しやすくなります。

• 因果関係の具体化: 「Aが発生したので、Bが起こった」というような文章を多用する。

• 反実仮想: 「もしAが起こらなかったら、Bも起こらなかっただろう」という形で、異なる状況を想定させる。

例:

気温が低下したため、水が凍りついた。もし気温が下がらなければ、水は凍らなかっただろう。

3. 逐次的推論のトレーニング

複雑な問題やストーリーを段階的に解決させる文章を作成します。推論を逐次的に行わせることで、モデルに対してステップバイステップの思考過程を促すことができます。

• ステップバイステップの解説: 一度に結論を出させるのではなく、各ステップでの判断を明確にしながら推論を進めさせる。

• 問題解決型の記事: 問題を提示し、その解決までのプロセスを順番に解説する。

例:

問題: ある箱に赤いボールが2つと青いボールが3つ入っている。ボールを1つ取り出したとき、それが赤いボールである確率を求めよ。

解答: まず、箱の中のボールの総数は2 + 3 = 5個である。次に、赤いボールは2つあるので、赤いボールを引く確率は2/5である。

4. 反復強化学習

生成された記事や推論に対して、フィードバックループを設けることでモデルを継続的に改善することができます。LLMに対してフィードバックを与え、誤りを修正し、推論の精度を高めていく学習プロセスを組み込むことが有効です。

• 誤った推論の提示と修正: 間違った推論例を提示し、それに対して正しい推論のフィードバックを与える。

• 例外処理と例外的ケース: 通常の推論がうまくいかないケース（例外）を提示し、それにどう対応すべきかを解説する。

例:

最初の推論: すべての鳥は飛べる。しかし、実際にはペンギンなどの鳥は飛べないことが知られている。このことから、「すべての鳥が飛べる」という推論は誤りである。

5. 多視点的な思考

問題やトピックに対して、複数の視点や立場からの考察を促す記事を作成することで、LLMの多様な論理的視点を強化できます。

• 異なる立場の提示: 1つの問題に対して複数の視点（賛成/反対、利点/欠点）を示し、それぞれの論点を説明する。

• 対話形式: 複数の登場人物による議論や対話形式の記事を作成し、異なる立場からの推論を促進。

例:

Aさん: 「AIは人間の仕事を奪う危険がある。」

Bさん: 「そうかもしれませんが、AIは新しい雇用も生み出します。」

Aさん: 「確かにその通りです。だが、特定の職業は影響を受けやすいでしょう。」

6. 連鎖的な推論（ホップ推論）

1つの事実から次の事実へと推論を連鎖させるような記事構成をすることで、LLMに複雑な推論連鎖を学習させることができます。

• 多段階の推論連鎖: 記事の中で、1つの仮定から連鎖的に別の結論へと導くプロセスを示します。

• 因果連鎖: 連続するイベントや状況を示し、それがどのように影響を与え合うかを詳述します。

例:

太陽が燃えているおかげで地球に光が届き、光が届くおかげで植物が光合成を行い、植物が成長することで動物がそれを食べてエネルギーを得る。

その次に、ChatGPT-o1 previewに聞きました。

私：大規模言語モデルの学習を行っていますが、考えが安定せず、論理力が弱いようです。reasoning改善するために、事前学習にしようするテキストデータに各種論理的思考力を詰め込みたいです。また使用データセットの論理テキストを濃厚にする以外に、論理数学性能を飛躍的に上げる可能性のあるアプローチについて、分野を超えた多様なアイデアを利用して考察してください。

ChatGPT-o1:
大規模言語モデル（LLM）の論理的思考力や数学的性能を飛躍的に向上させるためには、単に論理的なテキストデータを増やすだけでなく、さまざまな分野のアイデアを組み合わせた多角的なアプローチが有効です。以下に、そのようなアプローチをいくつか提案します。

1. **カリキュラム学習の導入**：
- **方法**：モデルの訓練データを難易度や複雑さに基づいて順序立てて提供します。最初は基本的な論理問題や簡単な数学的概念から始め、徐々に複雑な推論や高度な数学的問題に進みます。
- **効果**：モデルが段階的に知識を積み上げることで、より深い理解と安定した推論能力が期待できます。

2. **形式的な論理と証明データの統合**：
- **方法**：数学的証明、プログラミングのセマンティクス、哲学的論証など、形式的な論理体系に基づくデータを訓練データに含めます。
- **効果**：厳密な論理構造を学習することで、モデルの論理的一貫性と精密さが向上します。

3. **ニューラルシンボリックアプローチの採用**：
- **方法**：ディープラーニングとシンボリックな推論を組み合わせたモデルを構築します。例えば、ニューラルネットワークで得られた結果をシンボリックなルールベースシステムで検証・補強します。
- **効果**：統計的なパターン認識と明示的な論理推論の双方の強みを活かし、より高度な推論能力を実現します。

4. **プログラミングコードの訓練データへの活用**：
- **方法**：プログラミング言語のコードやアルゴリズム、データ構造に関するテキストを訓練データに含めます。
- **効果**：コードは論理的な構造を持つため、モデルが論理的なパターンや条件分岐、ループなどの概念を学習できます。

5. **自己教師あり学習とメタラーニングの組み合わせ**：
- **方法**：モデルが自ら問題を生成し、その解答を推論するプロセスを訓練に組み込みます。また、学習方法自体を最適化するメタラーニング技術を導入します。
- **効果**：モデルが自律的に学習し、未知の問題にも適応できる柔軟性と汎用性が向上します。

6. **注意機構とメモリネットワークの強化**：
- **方法**：トランスフォーマーのような注意機構を持つアーキテクチャを活用し、長期的な依存関係や複雑な論理関係を捉える能力を強化します。
- **効果**：文脈の長いテキストや複雑な推論チェーンにおいても、一貫した論理的思考が可能になります。

7. **対話型学習とフィードバックループの導入**：
- **方法**：モデルが自らの出力に対して評価・修正を行う仕組みを組み込みます。人間や他のAIからのフィードバックを取り入れることも有効です。
- **効果**：自己修正能力が高まり、出力の正確性と信頼性が向上します。

8. **マルチモーダル学習の活用**：
- **方法**：テキストデータだけでなく、数式、図表、シンボルなど他のモダリティを含むデータでモデルを訓練します。
- **効果**：異なる表現形式を統合的に理解することで、複雑な概念や関係性をより深く把握できます。

9. **論理パズルやゲームのデータセットの利用**：
- **方法**：チェスや数独、論理パズルの問題と解答を訓練データに含めます。
- **効果**：戦略的思考や問題解決能力が鍛えられ、論理的推論の応用範囲が広がります。

10. **シミュレーションとエージェントベースの学習**：
- **方法**：仮想環境内でエージェントとしてモデルを動作させ、タスクの達成を通じて学習させます。
- **効果**：因果関係や動的な変化を経験的に学習し、より現実的な推論が可能になります。

11. **確率的推論とベイズ統計の導入**：
- **方法**：不確実性を扱うための確率的手法やベイズ推論の概念をモデルに組み込みます。
- **効果**：不完全な情報や曖昧な状況下でも、合理的な推論が可能になります。

12. **ヒューマンインザループの活用**：
- **方法**：専門家やユーザーからのフィードバックをリアルタイムでモデルの訓練に反映させます。
- **効果**：モデルの出力が実際のニーズや期待に沿うように調整されます。

13. **強化学習の適用**：
- **方法**：論理的なタスクに対して報酬を設定し、試行錯誤を通じて最適な行動を学習させます。
- **効果**：長期的な結果を考慮した推論や計画立案能力が向上します。

14. **知識グラフと関係データの統合**：
- **方法**：エンティティ間の関係性を明示的に示す知識グラフを活用し、モデルに世界の構造を学習させます。
- **効果**：論理的な関係性や因果関係をより正確に理解できます。

15. **認知科学と心理学からのインスピレーション**：
- **方法**：人間の思考プロセスや問題解決方法をモデル化し、それをアルゴリズムに反映させます。
- **効果**：人間に近い直感的な推論や創造的な問題解決が可能になります。

これらのアプローチを組み合わせることで、モデルの論理的思考力と数学的性能を飛躍的に向上させることが期待できます。重要なのは、モデルが単にデータを暗記するのではなく、基礎的な概念や構造を深く理解し、新たな状況にも適応できる能力を養うことです。

たくさんのヒントがありました。これからの技術改善は、GPTとブレインストーミングが必須ですね。
こういった論理学の知識を参考に、自分の作成したい知識を詰め込んで、さらに最強の論理性能をもつテキストをオープンウェイトのLLMで生成し、知識と論理が濃厚な合成データセットを作成していきます