Crystal: Introspective Reasoners Reinforced with Self-Feedback
作者: Jiacheng Liu, Ramakanth Pasunuru, Hannaneh Hajishirzi, Yejin Choi, Asli Celikyilmaz
分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2023-10-07 (更新: 2023-10-18)
备注: EMNLP 2023 main conference
💡 一句话要点
提出Crystal以解决常识推理中的知识自省问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 常识推理 知识自省 强化学习 自反馈机制 模型透明性
📋 核心要点
- 现有的常识推理方法未能有效捕捉知识自省的特性，导致推理性能不足。
- 提出的Crystal模型通过自省相关知识并基于此进行推理，采用强化学习实现知识生成与利用的相互适应。
- 实验结果显示，Crystal在常识推理任务中显著超越了传统方法，提升了推理过程的透明度。
📝 摘要（中文）
大量研究表明，通过知识增强的推理方法可以提高常识推理的性能和可解释性。然而，现有方法如“链式思维”等未能充分捕捉常识推理中所需的知识自省特性，也未能考虑知识生成与利用之间的相互适应。本文提出了一种新方法，开发了自省常识推理器Crystal。该模型首先对与给定问题相关的知识进行自省，然后基于之前自省的知识做出有根据的预测。模型的知识自省和知识驱动推理模式通过强化学习进行调优，实现相互适应，奖励来自模型自身的反馈。实验表明，Crystal在性能上显著优于标准的监督微调和链式思维蒸馏方法，并增强了常识推理过程的透明性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决常识推理中知识自省不足的问题。现有方法如“链式思维”未能有效捕捉知识生成与利用之间的相互适应，导致推理效果不佳。
核心思路：Crystal模型通过自省与知识驱动推理相结合，首先识别与问题相关的知识，然后基于这些知识进行推理。此设计旨在增强模型的自省能力和推理的准确性。
技术框架：模型整体架构包括两个主要模块：知识自省模块和知识驱动推理模块。知识自省模块负责提取相关知识，而推理模块则基于提取的知识进行预测。两者通过强化学习进行调优，以实现相互适应。
关键创新：最重要的创新在于引入自反馈机制，通过模型自身的反馈来优化知识自省和推理过程。这一设计与传统方法的单向推理机制形成鲜明对比。
关键设计：模型采用强化学习框架，设置了特定的奖励机制，奖励来自模型对自身推理结果的反馈。此外，网络结构设计上强调了知识自省与推理的协同作用。具体的损失函数和参数设置在实验中经过调优，以确保模型性能的最优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Crystal在常识推理任务中显著优于标准的监督微调和链式思维蒸馏方法，具体性能提升幅度达到XX%。这一成果验证了自反馈机制在增强推理模型性能方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话系统和教育技术等。通过提升常识推理的透明度和准确性，Crystal可以为用户提供更可靠的推理支持，进而推动人机交互的智能化发展。
📄 摘要（原文）
Extensive work has shown that the performance and interpretability of commonsense reasoning can be improved via knowledge-augmented reasoning methods, where the knowledge that underpins the reasoning process is explicitly verbalized and utilized. However, existing implementations, including "chain-of-thought" and its variants, fall short in capturing the introspective nature of knowledge required in commonsense reasoning, and in accounting for the mutual adaptation between the generation and utilization of knowledge. We propose a novel method to develop an introspective commonsense reasoner, Crystal. To tackle commonsense problems, it first introspects for knowledge statements related to the given question, and subsequently makes an informed prediction that is grounded in the previously introspected knowledge. The knowledge introspection and knowledge-grounded reasoning modes of the model are tuned via reinforcement learning to mutually adapt, where the reward derives from the feedback given by the model itself. Experiments show that Crystal significantly outperforms both the standard supervised finetuning and chain-of-thought distilled methods, and enhances the transparency of the commonsense reasoning process. Our work ultimately validates the feasibility and potential of reinforcing a neural model with self-feedback.