LLMの未来を変える？「Memento」戦略を徹底解説

紹介論文

今回紹介する論文はMemento: Note-Taking for Your Future Selfという論文です。

この論文を一言でまとめると

LLMの推論能力を飛躍的に向上させる「Memento」戦略を解説。計画生成、データベース構築、クエリ実行の3段階で複雑なタスクを克服し、LLMの新たな可能性を拓きます。

LLMの限界を突破する新戦略「Memento」とは？

大規模言語モデル（LLM）は、その高い自然言語処理能力で様々なタスクをこなせるようになりました。しかし、複雑な推論と検索を組み合わせたタスクでは、その能力に限界が見えてきます。例えば、複数の情報源を辿って答えを導き出すような複雑な質問応答は、LLMにとって大きな課題です。

このような課題を解決するために、新たな戦略「Memento（メメント）」が登場しました。これは、クリストファー・ノーラン監督の映画「メメント」にインスパイアされた、革新的なアプローチです。映画の主人公が短期記憶喪失というハンディキャップを抱えながらも、メモやタトゥーを駆使して事件の真相を追うように、MementoはLLMが複雑なタスクをこなすための「外部記憶」と「計画性」を提供します。

従来のLLMの課題

従来のLLMは、ローカルな推論には優れていますが、グローバルな視点での推論や、複数のステップに跨る問題解決には苦戦します。これは、LLMが以下のような課題を抱えているためです。

* **情報検索と推論の連携不足:** タスクに必要な情報を検索し、その情報を元に推論するという両方のタスクを同時にこなすことが苦手です。
* **長期的なコンテキスト管理の難しさ:** 長い文章や会話の中で、重要な情報を記憶し、それを活用することが難しいです。
* **計画性の欠如:** 複雑なタスクを分解し、段階的に解決していくための計画を立てることができません。

Mementoの核となるアイデア

Mementoは、LLMのこれらの課題を克服するために、以下のアイデアに基づいています。

* **タスクの分割:** 複雑なタスクを、より小さく、管理しやすいサブタスクに分割します。
* **外部記憶の活用:** 各サブタスクの結果を「メモ」として記録し、必要に応じて参照できるようにします。
* **計画的な実行:** サブタスクを特定の順序で実行するための計画を立て、効率的にタスクを完了させます。

Mementoは、LLMに「計画性」と「記憶」という新たな能力を与えることで、複雑なタスクの遂行を支援し、その可能性を大きく広げることを目指しています。次のセクションでは、Mementoがどのようにこれらのアイデアを実現しているのか、その詳細な仕組みを見ていきましょう。

Mementoの3つの段階：計画、構築、そして実行

計画生成：タスクを分解し、Prologクエリを生成する

LLMの力を最大限に引き出すために、Mementoは複雑なタスクを3つの段階に分割します。最初の段階である計画生成では、LLMが与えられた自然言語の質問を、より小さく、管理しやすいステップに分解します。これらのステップは、Prologクエリと自然言語テンプレートの組み合わせとして表現されます。

Prologクエリは、まるでレシピのように、タスクを完了させるための一連の命令を提供します。これは実行可能なPrologコードであり、データベースが正しく構築されていれば、質問に対する答えを正確に計算します。一方、自然言語テンプレートは、Prologクエリを人間が理解しやすい言葉で表現します。これにより、LLMはクエリの意図を把握し、それに応じてデータベースを構築できるようになります。

計画生成の段階では、各サブクエリに対して、質問テンプレートとステートメントテンプレートという2種類のテンプレートが作成されます。質問テンプレートは、サブクエリを自然言語の質問に変換し、ステートメントテンプレートは、インスタンス化されたクエリを自然言語の事実にマッピングします。これらのテンプレートは、LLMがPrologクエリを解釈し、実行するために不可欠な役割を果たします。

データベース構築：事実を収集し、Prologデータベースを構築する

計画生成の次の段階は、データベース構築です。ここでは、LLMへの個別の呼び出しを通じて、その場でPrologデータベースを構築します。生成された計画に基づき、LLMは各ステップの質問を解決し、得られた答えをPrologデータベースに事実として追加します。

この段階では、LLMがどのように情報にアクセスするかが重要になります。Mementoでは、以下の3つの方法がサポートされています。

• In-Context：LLMは、関連情報を含む短い文章を提供されます。
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)：LLMは、大規模なコーパスから検索されたドキュメントを提供されます。
• Agentic：LLMは、コード実行やAPI呼び出しを通じて外部ツールから答えを得ます。

サブクエリが新しい変数を導入するか、既存の変数を検証するかによって、LLMは事実抽出または事実検証という2つの戦略を適用します。事実抽出では、LLMは質問テンプレートを使用して不明な値を問い合わせ、事実検証では、ステートメントテンプレートを使用して変数の真偽を評価します。

クエリ実行：Prologの力で答えを導き出す

データベースが完成すると、いよいよ最後の段階であるクエリ実行です。ここでは、質問に答えるために必要なすべての事実が揃っているため、構築されたPrologデータベースに対してPrologクエリを評価し、最終的な答えを取得します。

Prologの設計は、Prologの記号構造とLLMの柔軟性を組み合わせたものです。Prologの強みは、クエリを満たす可能性のあるすべての解を体系的に探索できることにあります。これにより、LLMは複雑な推論をより正確かつ効率的に実行できます。

例えば、「クリス・ノーランが監督し、2010年に公開された映画の主人公は誰ですか？」という質問を考えてみましょう。Mementoは、この質問を「クリス・ノーランが監督した映画は？」「その映画は2010年に公開されたか？」「その映画の主人公は誰か？」という3つのサブクエリに分解します。そして、それぞれのサブクエリを解決し、得られた事実をPrologデータベースに追加します。最後に、Prologクエリを実行して、最終的な答えである「コブ」を導き出します。

MementoとProlog：LLMの可能性を最大限に引き出す

Mementoは、LLMの計画、構築、そして実行という3つの段階を通じて、LLMの潜在能力を最大限に引き出すための強力なフレームワークを提供します。Prologの活用により、複雑なタスクをより小さなステップに分解し、体系的に解決することが可能になります。これにより、LLMはより正確かつ効率的に推論を行い、人間のように複雑な問題を解決する能力を獲得します。

LLMの未来は、単なる知識の蓄積だけでなく、その知識をいかに効果的に活用するかにかかっています。Mementoは、その未来を拓くための重要な一歩となるでしょう。

実験設定とデータセット：Mementoの実力を測る

LLMの推論能力を飛躍的に向上させる可能性を秘めた「Memento」。その実力を客観的に評価するためには、どのような実験が行われたのでしょうか？本セクションでは、Mementoの有効性を検証するために用いられた実験設定と、主要なデータセットについて詳しく解説します。これらの情報を理解することで、MementoがLLMの推論能力向上にどのように貢献するか、より深く考察できるようになるでしょう。

実験設定：3つの主要なシナリオ

Mementoの性能評価は、以下の3つの主要な実験設定で行われました。

• インコンテキスト（In-Context）設定：モデルは、質問応答に必要な関連情報を含む短い文章（パッセージ）を直接入力として受け取ります。この設定では、モデルが与えられた情報の中から必要な情報を抽出し、推論する能力が評価されます。
• 検索拡張（Retrieval-Augmented）設定：モデルは、まず質問に基づいて検索クエリを生成し、外部のデータベースやコーパスから関連する文章を検索します。次に、検索された文章を基に質問に答えます。この設定では、モデルが外部知識を活用し、推論する能力が評価されます。
• エージェント（Agentic）設定：モデルは、外部環境と対話しながら質問に答えます。例えば、検索エンジンやAPIなどのツールを呼び出し、その結果を基に推論を進めます。この設定では、モデルが自律的に情報を収集し、推論する能力が評価されます。

これらの実験では、Llama-3.3-70Bという高性能なLLMが使用されました。このモデルは、強力な推論能力とツール呼び出し機能を備えているため、Mementoの効果を評価するのに適しています。

データセット：多角的な評価を可能にする4つの選択

Mementoの性能は、以下の4つの主要なデータセットを用いて評価されました。これらのデータセットは、それぞれ異なる特徴を持っており、多角的な評価を可能にします。

• HotpotQA (HP)：複数のドキュメントにまたがる情報を必要とする質問応答データセットです。このデータセットは、モデルが複数の情報源を統合し、推論する能力を評価するために設計されています。
  例: 「ハリー・ポッターの作者は誰で、その人が書いた別の本は？」
• 2WikiMultiHopQA (2Wiki)：より最近の2ホップ質問応答データセットです。HotpotQAと同様に、複数の情報源を必要とする質問が含まれていますが、より複雑な推論を必要とする質問も含まれています。
  例: 「アポロ11号の船長は誰で、その人が所属していた軍隊は？」
• MuSiQue (MSQ)：複合的な推論を必要とする質問応答データセットです。このデータセットは、複数の情報源からの情報を組み合わせることで初めて答えられる質問が含まれています。
  例: 「モナリザを描いた画家は誰で、その人が生まれた都市は？」
• PhantomWiki (PW)：人工的に生成されたデータセットであり、社会的な関係や属性に関する質問が含まれています。このデータセットは、質問の複雑さを調整できるため、Mementoの性能を詳細に分析するのに適しています。
  例: 「Aの友人の配偶者は誰で、その人の趣味は？」

これらのデータセットを用いることで、Mementoが様々な推論タスクにおいて、LLMの能力をどのように向上させるのかを検証することが可能になります。特に、PhantomWikiは、質問の複雑さを細かく調整できるため、Mementoの限界や強みを詳細に分析する上で重要な役割を果たします。

PhantomWiki：詳細な分析を可能にする合成データセット

PhantomWikiは、他のデータセットとは異なり、人工的に生成されたデータセットです。このデータセットの特徴は、以下の通りです。

• 質問の複雑さを調整可能：PhantomWikiでは、質問に必要な推論ステップの数を調整できます。これにより、Mementoが複雑な推論タスクにどのように対応できるかを詳細に分析できます。
• 社会的な関係と属性：PhantomWikiの質問は、人物間の関係や属性に関するものが多く、複雑な社会構造における推論能力を評価できます。
• 多様な宇宙（Universe）サイズ：PhantomWikiでは、登場人物の数や関係性を変えた複数の「宇宙」を生成できます。これにより、データセットの規模がMementoの性能に与える影響を検証できます。

PhantomWikiは、上記の特性から、Mementoの性能を詳細に分析するための強力なツールとなります。例えば、推論ステップ数を増やした場合や、宇宙サイズを大きくした場合に、Mementoの性能がどのように変化するかを調べることができます。

まとめ

本セクションでは、Mementoの有効性を検証するために行われた実験設定と、主要なデータセットについて解説しました。Mementoは、インコンテキスト、検索拡張、エージェントの3つの異なる設定で評価され、HotpotQA、2WikiMultiHopQA、MuSiQue、PhantomWikiという4つのデータセットが用いられました。特に、PhantomWikiは、質問の複雑さを調整できるため、詳細な分析に役立つことがわかりました。次セクションでは、これらの実験結果を詳しく見ていきましょう。

実験結果：MementoはLLMの推論能力をどう向上させるのか？

この記事では、LLMの推論能力を向上させるMemento戦略の効果を検証するために行われた実験結果を詳しく見ていきます。実験は、In-Context Reasoning（インコンテキスト推論）、Retrieval-Augmented Reasoning（検索拡張推論）、Tool-Augmented Reasoning（ツール拡張推論）という3つの異なる設定で行われました。各設定におけるMementoの性能を分析し、その有効性を明らかにします。

In-Context Reasoning：長文脈での推論を強化

In-Context Reasoningの設定では、LLMは質問とともに関連する情報が直接与えられます。この設定の主な課題は、LLMが与えられた長文脈の中から関連する情報を効率的に抽出し、推論を行うことです。Mementoの有効性を評価するために、以下の3つのバリエーションが比較されました。

* Vanilla Memento：Mementoのみを使用
* Memento → CoT：Mementoが失敗した場合にChain-of-Thought (CoT)にフォールバック
* CoT → Memento：CoTが失敗した場合にMementoにフォールバック

実験の結果、コンテキストが短く、推論ステップが少ない質問では、CoTがすでに高い性能を発揮しており、Mementoによる改善の余地は限定的でした。しかし、より複雑な質問、特に長文脈を必要とする多段階推論タスクでは、MementoがCoTを大幅に上回ることが示されました。特に、CoTが苦手とする長文脈における推論において、Mementoはその効果を発揮します。

Retrieval-Augmented Reasoning：外部知識との連携

Retrieval-Augmented Reasoningの設定では、LLMは質問に答えるために必要な情報を外部の知識源から検索する必要があります。この設定では、LLMはまず検索クエリを生成し、それを用いて関連情報を取得します。Mementoはこの設定でも、以下の3つのバリエーションで評価されました。

* Vanilla Memento：Mementoのみを使用
* Memento → CoT/ReAct：Mementoが失敗した場合にCoTまたはReActにフォールバック
* CoT/ReAct → Memento：CoTまたはReActが失敗した場合にMementoにフォールバック

実験結果から、Mementoは検索と推論を組み合わせたタスクにおいて、CoTよりも優れた性能を発揮することが示されました。特に、LLMの内部知識だけでは不十分な場合や、外部知識を必要とする場合に、Mementoの効果が顕著になります。

Tool-Augmented Reasoning：ツールを活用した推論

Tool-Augmented Reasoningの設定では、LLMは外部ツール（例：検索エンジン、計算機）を呼び出して情報を取得し、それを用いて推論を行います。この設定では、LLMは質問に答えるために、ツールを適切に選択し、実行し、その結果を解釈する必要があります。Mementoは、ReActなどのツールを使用するエージェントを強化し、より困難な多段階推論タスクの成功率を向上させることが確認されました。

結論：MementoはLLMの推論能力を向上させる

これらの実験結果から、MementoはLLMの推論能力を効果的に向上させることが明らかになりました。特に、長文脈での推論、外部知識との連携、ツールを活用した推論といった、LLMが苦手とするタスクにおいて、Mementoはその効果を発揮します。Mementoは、LLMの新たな可能性を拓くための重要な戦略と言えるでしょう。

結論と今後の展望：Mementoの可能性と課題

　LLMの推論能力を飛躍的に向上させる可能性を秘めた「Memento」戦略。本セクションでは、その利点と限界を改めてまとめ、今後の研究の方向性を示唆するとともに、この研究がLLMの発展にどう貢献するかを考察します。

Mementoの利点：LLMの新たな可能性を拓く

　Mementoは、LLMが抱える課題を克服し、より高度な推論を可能にするための有効な手段となりえます。主な利点は以下の通りです。

* **複雑なタスクの分解:** 複雑な質問を小さなサブクエリに分割することで、LLMがより扱いやすい単位で推論できるようになります。
* **知識の体系化:** Prologデータベースを用いて、LLMが獲得した知識を構造的に整理し、効率的な検索と推論を可能にします。
* **柔軟な戦略:** In-Context Reasoning、Retrieval-Augmented Reasoning、Tool-Augmented Reasoningといった多様な設定に対応でき、既存のプロンプト戦略との組み合わせも可能です。
* **性能向上:** 特に、複数の推論ステップを必要とする複雑なタスクにおいて、LLMの性能を大幅に向上させることが実証されています。

Mementoの限界：今後の課題

　一方で、Mementoには以下のような限界も存在します。

* **LLMの読解力への依存:** 事実の抽出と検証をLLMの読解能力に依存しているため、誤った情報や幻覚の影響を受ける可能性があります。
* **固定的な実行パス:** 現在のMementoは、固定された実行パスに従うため、途中のステップで失敗した場合の回復メカニズムがありません。

今後の研究の方向性：さらなる進化に向けて

　これらの限界を克服し、Mementoをさらに進化させるためには、以下のような研究が考えられます。

* **外部検証メカニズムの導入:** データベースに書き込まれる事実が、外部の情報源によって検証されていることを保証する仕組みを導入することで、信頼性を向上させることができます。
* **動的な実行戦略の開発:** 途中のステップで失敗した場合に、代替のツールや検索方法を試すなど、より柔軟な実行戦略を開発することで、ロバスト性を高めることができます。
* **多言語対応:** 現在のMementoは英語に特化していますが、多言語に対応することで、より幅広いタスクに適用できるようになります。

本研究の貢献：LLMの未来を切り拓く

　本研究は、LLMの推論能力向上に貢献する新たなアプローチを提案し、LLMの未来を切り拓く可能性を秘めています。Mementoは、LLMがより複雑なタスクをこなせるようになり、人間とAIのより自然なコミュニケーションを実現するための重要な一歩となるでしょう。

　今後は、Mementoのさらなる進化と、様々な分野での応用が期待されます。例えば、医療診断、金融分析、教育など、高度な推論能力が求められる分野において、MementoはLLMの可能性を最大限に引き出すための強力なツールとなるでしょう。