Non-myopic Generation of Language Models for Reasoning and Planning

📄 arXiv: 2410.17195v3 📥 PDF

作者: Chang Ma, Haiteng Zhao, Junlei Zhang, Junxian He, Lingpeng Kong

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-10-22 (更新: 2024-10-28)

💡 一句话要点

提出Predictive-Decoding方法，通过模型预测控制提升LLM在推理和规划任务中的非近视性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 推理规划 模型预测控制 非近视性 自回归解码

📋 核心要点

  1. LLM在推理规划中表现出色，但自回归解码的近视性导致规划可靠性和最优性受限。
  2. Predictive-Decoding利用模型预测控制，通过前瞻性轨迹重加权LLM分布，减轻早期错误。
  3. 实验表明，该方法在数学、编码和智能体任务中显著提升性能，并具有计算效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在推理和规划方面表现出卓越的能力，它们将复杂问题分解为顺序步骤。尽管LLM在数学问题求解和编码等领域取得了成功，但由于自回归解码的固有近视性，它们在确保可靠和最优规划方面面临挑战。本文从最优控制的角度重新审视LLM推理，提出了一种新颖的方法，即预测解码（Predictive-Decoding），该方法利用模型预测控制来提高规划的准确性。通过基于前瞻性轨迹重新加权LLM分布，预测解码旨在减轻早期错误并促进非近视性规划。我们的实验表明，在数学、编码和智能体等广泛的任务中，性能得到了显著提高。此外，预测解码还表现出计算效率，以更少的计算资源优于搜索基线。这项研究为优化LLM的规划能力提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在进行推理和规划时，通常采用自回归解码的方式，即每一步的决策只基于当前的状态和历史信息，而缺乏对未来步骤的考虑。这种“近视性”导致模型容易陷入局部最优解，从而影响最终规划的质量和可靠性。尤其是在需要长程规划的任务中，早期的错误决策可能会对后续步骤产生累积效应，最终导致整个规划失败。

核心思路：本文的核心思路是将LLM的推理过程视为一个最优控制问题，并借鉴模型预测控制（MPC）的思想来解决LLM的近视性问题。具体来说，就是让LLM在每一步决策时，不仅考虑当前的状态和历史信息，还要对未来若干步的可能轨迹进行预测，并根据这些预测轨迹的质量来调整当前的决策。通过这种方式，LLM可以“看到”更远的未来，从而做出更明智的决策，避免陷入局部最优解。

技术框架：Predictive-Decoding方法主要包含以下几个阶段：1. 轨迹生成：基于当前的LLM，生成多个可能的未来轨迹。每个轨迹代表一种可能的规划方案。2. 轨迹评估：对每个轨迹进行评估，评估的标准可以是任务的奖励函数，也可以是其他与任务相关的指标。3. 分布重加权：根据轨迹的评估结果，对LLM的输出分布进行重加权。评估结果好的轨迹对应的输出概率会被提高，评估结果差的轨迹对应的输出概率会被降低。4. 解码：基于重加权后的输出分布进行解码，得到最终的决策。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将模型预测控制的思想引入到LLM的推理过程中，从而有效地解决了LLM的近视性问题。与传统的搜索方法相比，Predictive-Decoding方法具有更高的计算效率，因为它不需要对所有可能的轨迹进行搜索，而是通过重加权的方式来引导LLM的决策。

关键设计：在轨迹生成阶段，可以使用不同的采样方法来生成不同的轨迹。在轨迹评估阶段，可以使用不同的评估函数来评估轨迹的质量。在分布重加权阶段，可以使用不同的重加权策略来调整LLM的输出分布。论文中具体使用了基于奖励的指数加权方法，并对温度参数进行了调整，以控制探索的程度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Predictive-Decoding方法在数学问题求解、代码生成和智能体任务中均取得了显著的性能提升。例如，在某些任务中，该方法可以将LLM的准确率提高10%以上。此外，该方法还表现出良好的计算效率，在相同的计算资源下，优于传统的搜索基线。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要复杂推理和规划的领域，如机器人导航、游戏AI、自动驾驶、供应链管理等。通过提升LLM的规划能力，可以使这些系统更加智能、可靠和高效。未来，该方法还可以与其他技术相结合，例如强化学习、模仿学习等，进一步提升LLM的性能。

📄 摘要（原文）

Large Language Models have demonstrated remarkable abilities in reasoning and planning by breaking down complex problems into sequential steps. Despite their success in various domains like mathematical problem-solving and coding, LLMs face challenges in ensuring reliable and optimal planning due to their inherent myopic nature of autoregressive decoding. This paper revisits LLM reasoning from an optimal-control perspective, proposing a novel method, Predictive-Decoding, that leverages Model Predictive Control to enhance planning accuracy. By re-weighting LLM distributions based on foresight trajectories, Predictive-Decoding aims to mitigate early errors and promote non-myopic planning. Our experiments show significant improvements in a wide range of tasks for math, coding, and agents. Furthermore, Predictive-Decoding demonstrates computational efficiency, outperforming search baselines with reduced computational resources. This study provides insights into optimizing LLM planning capabilities.