Large Language Models Are Self-Taught Reasoners: Enhancing LLM Applications via Tailored Problem-Solving Demonstrations

📄 arXiv: 2408.12315v1 📥 PDF

作者: Kai Tzu-iunn Ong, Taeyoon Kwon, Jinyoung Yeo

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-08-22

备注: preprint / under review

💡 一句话要点

SELF-TAUGHT：通过定制化问题解决演示提升大语言模型应用

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 问题解决 演示学习 零样本学习 自动化 推理 阿尔茨海默病诊断

📋 核心要点

  1. 人工构建演示样例成本高昂，且不能保证与测试实例技能对齐，限制了大语言模型应用效果。
  2. SELF-TAUGHT框架自动生成定制化演示，针对特定问题调整，并过滤低质量样例，提升模型性能。
  3. 实验表明，SELF-TAUGHT在多个领域的多项选择题和阿尔茨海默病诊断任务中优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SELF-TAUGHT的问题解决框架，旨在自动创建定制化的演示，使其目标技能与给定的目标实例对齐，并通过过滤来提高质量（即正确性），从而增强大语言模型的应用。与人工编写演示相比，该方法无需人工干预，尤其适用于专业领域。SELF-TAUGHT在零样本设置下运行，在包含多个领域的多项选择题以及真实患者的阿尔茨海默病（AD）诊断的15个任务中，SELF-TAUGHT的表现优于强大的基线方法（例如，Few-shot CoT、Plan-and-Solve、Auto-CoT）。论文还对SELF-TAUGHT进行了全面的分析，包括其对现有提示方法和不同LLM的通用性，以及其中间生成的质量等。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型应用通常依赖于人工编写的演示样例来提升性能。然而，这种方法存在几个痛点：一是人工成本高昂，尤其是在专业领域；二是人工选择的演示样例可能与实际测试实例的目标技能不一致，导致性能下降。因此，如何自动生成高质量、与目标问题对齐的演示样例是一个亟待解决的问题。

核心思路：SELF-TAUGHT的核心思路是让大语言模型“自学成才”，即利用大语言模型自身的能力，针对给定的目标问题，自动生成定制化的演示样例。这些演示样例的目标技能与目标问题对齐，从而提高模型的解决问题的能力。此外，该方法还包含一个过滤机制，用于去除低质量的演示样例，进一步提升性能。

技术框架：SELF-TAUGHT框架主要包含两个阶段：演示生成阶段和演示过滤阶段。在演示生成阶段，给定一个目标问题，大语言模型会生成多个可能的解决方案或推理路径，作为候选演示样例。在演示过滤阶段，使用大语言模型对生成的演示样例进行评估，去除那些不正确或不合理的样例，保留高质量的演示样例。最终，将过滤后的演示样例用于指导大语言模型解决目标问题。

关键创新：SELF-TAUGHT的关键创新在于其完全自动化的演示样例生成和过滤过程。与传统的依赖人工编写演示样例的方法相比，SELF-TAUGHT无需人工干预，可以更高效地生成与目标问题对齐的演示样例。此外，SELF-TAUGHT的过滤机制可以有效去除低质量的演示样例，进一步提升性能。

关键设计：SELF-TAUGHT框架的关键设计包括：(1) 使用合适的提示语来引导大语言模型生成高质量的演示样例；(2) 设计有效的评估指标来衡量演示样例的质量，例如，可以使用大语言模型判断演示样例的正确性和合理性；(3) 采用合适的过滤策略来去除低质量的演示样例，例如，可以设置一个阈值，只保留评估指标高于该阈值的演示样例。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SELF-TAUGHT在15个多项选择题任务和阿尔茨海默病诊断任务中取得了显著的性能提升。例如，在某些任务中，SELF-TAUGHT的性能超过了强大的基线方法（如Few-shot CoT、Plan-and-Solve、Auto-CoT）多个百分点。实验结果表明，SELF-TAUGHT能够有效地生成高质量的演示样例，并提升大语言模型的推理能力。

🎯 应用场景

SELF-TAUGHT框架具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要大语言模型进行推理和问题解决的领域，例如医疗诊断、金融分析、法律咨询等。通过自动生成定制化的演示样例，SELF-TAUGHT可以显著提升大语言模型在这些领域的应用性能，降低人工成本，并促进大语言模型在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Guiding large language models with a selected set of human-authored demonstrations is a common practice for improving LLM applications. However, human effort can be costly, especially in specialized domains (e.g., clinical diagnosis), and does not guarantee optimal performance due to the potential discrepancy of target skills between selected demonstrations and real test instances. Motivated by these, this paper explores the automatic creation of customized demonstrations, whose target skills align with the given target instance. We present SELF-TAUGHT, a problem-solving framework, which facilitates demonstrations that are "tailored" to the target problem and "filtered" for better quality (i.e., correctness) in a zero-shot manner. In 15 tasks of multiple-choice questions of diverse domains and the diagnosis of Alzheimer's disease (AD) with real-world patients, SELF-TAUGHT achieves superior performance to strong baselines (e.g., Few-shot CoT, Plan-and-Solve, Auto-CoT). We conduct comprehensive analyses on SELF-TAUGHT, including its generalizability to existing prompting methods and different LLMs, the quality of its intermediate generation, and more.