Igniting Language Intelligence: The Hitchhiker's Guide From Chain-of-Thought Reasoning to Language Agents, Zhuosheng Zhang+, N/A, arXiv'23

[AkihikoWatanabe]

URL

• https://arxiv.org/abs/2311.11797

Affiliations

• Zhuosheng Zhang, N/A
• Yao Yao, N/A
• Aston Zhang, N/A
• Xiangru Tang, N/A
• Xinbei Ma, N/A
• Zhiwei He, N/A
• Yiming Wang, N/A
• Mark Gerstein, N/A
• Rui Wang, N/A
• Gongshen Liu, N/A
• Hai Zhao, N/A

Abstract

• Large language models (LLMs) have dramatically enhanced the field of languageintelligence, as demonstrably evidenced by their formidable empiricalperformance across a spectrum of complex reasoning tasks. Additionally,theoretical proofs have illuminated their emergent reasoning capabilities,providing a compelling showcase of their advanced cognitive abilities inlinguistic contexts. Critical to their remarkable efficacy in handling complexreasoning tasks, LLMs leverage the intriguing chain-of-thought (CoT) reasoningtechniques, obliging them to formulate intermediate steps en route to derivingan answer. The CoT reasoning approach has not only exhibited proficiency inamplifying reasoning performance but also in enhancing interpretability,controllability, and flexibility. In light of these merits, recent researchendeavors have extended CoT reasoning methodologies to nurture the developmentof autonomous language agents, which adeptly adhere to language instructionsand execute actions within varied environments. This survey paper orchestratesa thorough discourse, penetrating vital research dimensions, encompassing: (i)the foundational mechanics of CoT techniques, with a focus on elucidating thecircumstances and justification behind its efficacy; (ii) the paradigm shift inCoT; and (iii) the burgeoning of language agents fortified by CoT approaches.Prospective research avenues envelop explorations into generalization,efficiency, customization, scaling, and safety. This paper caters to a wideaudience, including beginners seeking comprehensive knowledge of CoT reasoningand language agents, as well as experienced researchers interested infoundational mechanics and engaging in cutting-edge discussions on thesetopics. A repository for the related papers is available athttps://github.com/Zoeyyao27/CoT-Igniting-Agent.

Translation (by gpt-3.5-turbo)

• 大規模言語モデル（LLMs）は、言語知能の分野を劇的に向上させており、複雑な推論タスクの幅広いエンパイリカルなパフォーマンスによってその効果が実証されています。
  さらに、理論的な証明によって、彼らの進んだ認知能力が言語的な文脈でどのように展開されるかが明らかにされ、その高度な認識能力が示されています。
  複雑な推論タスクを処理する際に、LLMsの驚異的な効果を実現するためには、興味深いchain-of-thought（CoT）推論技術を活用し、回答を導くための中間ステップを形成する必要があります。
  CoT推論アプローチは、推論パフォーマンスを高めるだけでなく、解釈可能性、制御可能性、柔軟性を向上させることでも優れた能力を示しています。
  これらの利点を考慮して、最近の研究では、CoT推論手法を拡張して、言語の指示に適応し、さまざまな環境でアクションを実行する自律型言語エージェントの開発を促進しています。
  この調査論文では、重要な研究の側面を包括的に議論し、次のような内容を詳しく解説しています：(i) CoT技術の基本的なメカニズムに焦点を当て、その効果の背後にある状況と正当性を明らかにすること。(ii) CoTのパラダイムシフト。(iii) CoTアプローチによって強化された言語エージェントの急増。
  将来の研究の展望には、一般化、効率性、カスタマイズ、スケーリング、安全性などの探求が含まれます。
  この論文は、CoT推論と言語エージェントの包括的な知識を求める初心者だけでなく、基本的なメカニズムに興味を持ち、これらのトピックについての最先端の議論に参加したい経験豊富な研究者を含む幅広い読者に対応しています。
  関連論文のリポジトリは、https://github.com/Zoeyyao27/CoT-Igniting-Agentで利用可能です。

Summary (by gpt-3.5-turbo)

• 大規模言語モデル（LLMs）は、言語知能の分野で劇的な進歩を遂げており、複雑な推論タスクにおいて高いパフォーマンスを示しています。特に、chain-of-thought（CoT）推論技術を活用することで、中間ステップを形成し、解釈可能性や制御可能性を向上させることができます。この論文では、CoT技術の基本的なメカニズムやその効果について詳しく解説し、言語エージェントの開発における応用例を紹介しています。将来の研究の展望にも触れており、初心者から経験豊富な研究者まで幅広い読者に対応しています。関連論文のリポジトリも提供されています。

[AkihikoWatanabe]

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