Toward Adaptive Reasoning in Large Language Models with Thought Rollback

📄 arXiv: 2412.19707v1 📥 PDF

作者: Sijia Chen, Baochun Li

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-12-27

备注: ICML 2024 camera-ready version with 24 pages and 12 figures. Code repo with all prompts: https://github.com/iQua/llmpebase/tree/main/examples/ThoughtRollback

💡 一句话要点

提出Thought Rollback框架，提升大语言模型在复杂推理任务中的自适应性和纠错能力

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

关键词: 大语言模型 自适应推理 错误回滚 幻觉纠正 复杂推理 数学问题求解 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型的推理结构僵化，难以应对复杂任务，且易受“幻觉”影响导致推理失败。
  2. Thought Rollback (TR) 框架允许LLM回滚至错误思想进行修正，自适应构建更可靠的推理路径。
  3. 实验表明，TR在数学问题和多任务推理上显著提升了问题解决率，降低了交互成本。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Thought Rollback (TR) 的新型推理框架，旨在提升大语言模型（LLMs）在解决复杂任务时，面对“幻觉”问题时的自适应性和有效推理能力。与传统的链式、树状或有向无环图等刚性推理结构不同，TR允许LLMs进行错误分析并回滚到之前的错误思想进行修正，从而自适应地构建思想结构。通过在提示中包含这种试错过程，每次回滚都能引导LLM探索更可靠的推理路径。实验结果表明，TR在数学问题和多任务推理方面均表现出卓越的性能，在问题解决率和交互成本方面均优于现有技术。例如，在MATH数据集上，使用TR的GPT-4的解决率比当前最佳方法高出9%。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在进行复杂推理时，通常采用预定义的推理结构，如链式、树状或有向无环图。这些结构缺乏灵活性，难以适应任务的复杂性和变化。当模型产生错误的中间推理步骤（即“幻觉”）时，传统的推理方法无法有效地纠正这些错误，导致最终结果的失败。因此，如何使大语言模型具备自适应的推理能力，并在出现错误时能够回溯和修正，是一个亟待解决的问题。

核心思路：Thought Rollback (TR) 的核心思路是赋予大语言模型一种“反思”和“回溯”的能力。当模型在推理过程中发现错误或遇到困难时，不是简单地沿着既定的路径继续前进，而是能够回滚到之前的某个推理步骤，重新审视之前的决策，并尝试不同的推理路径。这种试错机制使得模型能够逐步探索更可靠的推理路径，从而提高解决问题的成功率。

技术框架：TR框架主要包含以下几个阶段：1) 初始推理：LLM首先根据给定的问题进行初步的推理，生成一系列的中间推理步骤（thoughts）。2) 错误检测：模型对当前的推理步骤进行评估，判断是否存在错误或不确定性。这可以通过多种方式实现，例如，检查推理步骤是否符合逻辑、是否与已知事实相符等。3) 回滚决策：如果检测到错误，模型需要决定回滚到哪个之前的推理步骤。这可以通过分析错误的原因，并选择最有可能纠正错误的回滚点来实现。4) 修正推理：模型从回滚点开始，重新进行推理，尝试不同的推理路径，以避免之前的错误。5) 迭代优化：重复上述过程，直到找到一个正确的解决方案或达到预设的迭代次数。

关键创新：TR框架最重要的创新点在于引入了“回滚”机制，打破了传统推理方法的单向性和刚性。通过允许模型在推理过程中进行反思和修正，TR框架使得LLM能够更好地适应复杂任务，并有效地应对“幻觉”问题。与现有方法相比，TR框架不需要人工标注或预定义的推理路径，而是通过自适应地探索和优化推理过程来解决问题。

关键设计：TR框架的关键设计包括：1) 回滚策略：如何选择合适的回滚点是一个关键问题。论文可能采用了一些启发式规则或学习算法来指导回滚点的选择。2) 错误检测机制：如何有效地检测推理过程中的错误也是一个重要问题。论文可能采用了一些基于规则或基于学习的方法来实现错误检测。3) 提示工程：如何设计合适的提示语来引导LLM进行回滚和修正也是一个关键问题。论文可能采用了一些技巧来优化提示语的设计，以提高TR框架的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Thought Rollback框架在数学问题和多任务推理方面均取得了显著的性能提升。在MATH数据集上，使用TR的GPT-4的解决率比当前最佳方法高出9%。此外，TR框架还降低了交互成本，使得LLM能够更高效地解决问题。这些结果表明，TR框架是一种有效且实用的推理方法。

🎯 应用场景

Thought Rollback框架具有广泛的应用前景，可应用于数学问题求解、代码生成、知识问答、对话系统等多个领域。该框架能够提升大语言模型在复杂推理任务中的可靠性和准确性，降低人工干预成本，并有望推动人工智能在更广泛领域的应用。未来，该技术可用于开发更智能、更可靠的AI系统。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have been routinely used to solve various tasks using step-by-step reasoning. However, the structure of intermediate reasoning steps, or thoughts, is rigid and unidirectional, such as chains, trees, or acyclic-directed graphs. Consequently, the resulting inflexible and forward-only reasoning may not address challenging tasks and fail when the LLM frequently gives false responses, i.e., hallucinations''. This paper proposes a new reasoning framework, called Thought Rollback (TR), allowing LLMs to adaptively build thought structure while maintaining effective reasoning toward problem-solving underhallucinations''. The core mechanism of TR is rolling back thoughts, which allows LLMs to perform error analysis on thoughts, and thus roll back to any previously mistaken thought for revision. Subsequently, by including such trial-and-error in the prompt to guide the LLM, each rollback leads to one more reliable reasoning path. Therefore, starting with a simple prompt without human annotations, LLM with TR adaptively and gradually explores thoughts for a correct solution. Comprehensive experiments on mathematical problems and multi-task reasoning demonstrate the state-of-the-art performance of TR in terms of problem-solving rate and interaction cost. For instance, the solving rate of GPT-4 with TR outperforms the current best by $9\%$ on the MATH dataset.