Cooperative Strategic Planning Enhances Reasoning Capabilities in Large Language Models

📄 arXiv: 2410.20007v1 📥 PDF

作者: Danqing Wang, Zhuorui Ye, Fei Fang, Lei Li

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-10-25

备注: Working in progress

💡 一句话要点

提出CoPlanner，通过合作式策略规划提升大语言模型推理能力

🎯 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: 大语言模型 多智能体系统 合作式推理 策略规划 近端策略优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在多步推理任务中，LLM智能体间缺乏有效合作，限制了推理性能。
  2. CoPlanner通过分离推理步骤，分配不同职责给规划和推理智能体，实现有效合作。
  3. 实验表明，基于LLaMA-3-8B的CoPlanner在LogiQA和BBH数据集上显著超越现有最佳方法。

📝 摘要（中文）

增强大型语言模型（LLM）的推理能力对于解决复杂的多步骤问题至关重要。多智能体框架在增强LLM的推理能力方面显示出巨大的潜力。然而，LLM智能体之间缺乏有效的合作会阻碍它们的性能，尤其是在多步骤推理任务中。本文提出了一种新颖的合作式多智能体推理框架（CoPlanner），通过分离推理步骤并为不同的智能体分配不同的职责。CoPlanner由两个LLM智能体组成：一个规划智能体和一个推理智能体。规划智能体提供高层次的策略提示，而推理智能体遵循这些提示并推断答案。通过近端策略优化（PPO）训练规划智能体的策略，基于LLaMA-3-8B的CoPlanner在LogiQA上优于先前最佳方法9.94％，在BBH上优于3.09％。结果表明，规划智能体的指导和智能体之间的有效合作有助于CoPlanner在解决多步骤推理问题方面表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在复杂、多步骤推理任务中表现不佳的问题。现有方法，特别是多智能体框架，虽然有潜力，但由于智能体之间缺乏有效的合作，导致推理性能受限。智能体各自为战，无法形成有效的策略规划和执行，最终影响推理结果的准确性。

核心思路：论文的核心思路是将推理过程分解为策略规划和具体推理两个阶段，并分别由不同的智能体负责。规划智能体负责提供高层次的策略指导，推理智能体则根据这些指导进行具体的推理步骤。通过这种分工合作，可以更好地利用不同智能体的优势，提高整体的推理效率和准确性。

技术框架：CoPlanner框架包含两个主要模块：规划智能体和推理智能体。规划智能体首先接收问题，并生成一系列高层次的策略提示。这些提示被传递给推理智能体。推理智能体接收到问题和策略提示后，根据提示逐步进行推理，最终得出答案。整个过程是一个迭代的过程，规划智能体的策略会根据推理智能体的反馈进行优化。

关键创新：CoPlanner的关键创新在于引入了合作式的策略规划机制。与以往的多智能体框架不同，CoPlanner强调智能体之间的分工与合作，而不是让每个智能体独立地进行推理。通过规划智能体提供策略指导，推理智能体专注于执行，可以更有效地解决复杂推理问题。

关键设计：规划智能体的策略通过近端策略优化（PPO）进行训练。PPO是一种强化学习算法，可以有效地优化策略，使其能够生成更有利于推理智能体进行推理的策略提示。具体来说，奖励函数的设计至关重要，它需要能够反映推理智能体的推理效果，从而引导规划智能体学习到最佳的策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于LLaMA-3-8B的CoPlanner在LogiQA数据集上取得了显著的性能提升，超越了先前最佳方法9.94%。在BBH数据集上，CoPlanner也取得了3.09%的性能提升。这些结果充分证明了CoPlanner框架的有效性，以及合作式策略规划对于提升LLM推理能力的重要性。

🎯 应用场景

CoPlanner框架具有广泛的应用前景，可应用于问答系统、知识图谱推理、代码生成等领域。通过提升LLM在复杂推理任务中的能力，可以构建更智能、更可靠的人工智能系统，例如智能客服、自动化报告生成、智能决策支持等。未来，该研究可以扩展到更多领域，例如机器人导航、游戏AI等。

📄 摘要（原文）

Enhancing the reasoning capabilities of large language models (LLMs) is crucial for enabling them to tackle complex, multi-step problems. Multi-agent frameworks have shown great potential in enhancing LLMs' reasoning capabilities. However, the lack of effective cooperation between LLM agents hinders their performance, especially for multi-step reasoning tasks. This paper proposes a novel cooperative multi-agent reasoning framework (CoPlanner) by separating reasoning steps and assigning distinct duties to different agents. CoPlanner consists of two LLM agents: a planning agent and a reasoning agent. The planning agent provides high-level strategic hints, while the reasoning agent follows these hints and infers answers. By training the planning agent's policy through the interactive reasoning process via Proximal Policy Optimization (PPO), the LLaMA-3-8B-based CoPlanner outperforms the previous best method by 9.94\% on LogiQA and 3.09\% on BBH. Our results demonstrate that the guidance from the planning agent and the effective cooperation between the agents contribute to the superior performance of CoPlanner in tackling multi-step reasoning problems.