Table as Thought: Exploring Structured Thoughts in LLM Reasoning

📄 arXiv: 2501.02152v1 📥 PDF

作者: Zhenjie Sun, Naihao Deng, Haofei Yu, Jiaxuan You

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-01-04

💡 一句话要点

提出Table as Thought框架，利用表格结构提升LLM推理能力

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

关键词: 大型语言模型 推理能力 表格结构 链式思考 认知神经科学

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理方法主要关注思维步骤的顺序组织，忽略了单个步骤内部的结构化信息。
  2. Table as Thought框架通过表格结构组织推理过程，行表示步骤，列表示约束和上下文，提升推理能力。
  3. 实验表明，该方法在规划任务中表现优异，并在数学推理方面优于非结构化思维基线。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的推理能力得益于组织其思维过程的方法，例如链式思考提示，它采用顺序结构来逐步引导推理过程。然而，现有方法主要关注组织思维的顺序，而对单个思维步骤中的结构探索不足。为了解决这个差距，我们提出了Table as Thought，一个受到认知神经科学关于人类思维理论启发的框架。Table as Thought在表格模式中组织推理，其中行代表顺序思维步骤，列捕获关键约束和上下文信息以增强推理。推理过程迭代地填充表格，直到自我验证确保完整性和正确性。我们的实验表明，Table as Thought在规划任务中表现出色，并展示了在数学推理中增强LLM性能的强大潜力，优于非结构化思维基线。这项工作为改进LLM中的思维表示提供了一种新的探索，为推理和人工智能认知方面的进步铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）推理方法，如链式思考（Chain-of-Thought），主要关注推理步骤的顺序组织，而忽略了每个步骤内部的结构化信息。这种缺乏结构化的思考方式可能导致推理过程不够严谨，容易出错，尤其是在需要考虑多个约束条件和上下文信息的复杂推理任务中。因此，如何有效地组织LLM的思维过程，使其能够更好地利用结构化信息，是当前面临的一个重要问题。

核心思路：Table as Thought的核心思路是将LLM的推理过程组织成一个表格结构。每一行代表一个推理步骤，而每一列则代表一个关键的约束条件或上下文信息。通过这种方式，LLM可以在推理过程中显式地考虑各个方面的因素，从而提高推理的准确性和可靠性。这种设计受到了认知神经科学关于人类思维的理论启发，认为人类在思考问题时也会利用类似的结构化方式来组织信息。

技术框架：Table as Thought框架主要包含以下几个阶段：1) 表格初始化：根据任务需求，定义表格的行和列，确定需要考虑的关键约束和上下文信息。2) 迭代推理：LLM根据当前表格中的信息，逐步填充表格的每一行，即执行每一个推理步骤。3) 自我验证：在完成表格填充后，LLM对表格中的信息进行自我验证，确保推理过程的完整性和正确性。如果验证失败，则返回到迭代推理阶段，重新填充表格。4) 结果输出：当自我验证通过后，LLM输出最终的推理结果。

关键创新：Table as Thought最重要的技术创新点在于它将表格结构引入到LLM的推理过程中。与传统的链式思考方法相比，Table as Thought能够更好地组织和利用结构化信息，从而提高推理的准确性和可靠性。此外，Table as Thought的自我验证机制也能够有效地检测和纠正推理过程中的错误。

关键设计：Table as Thought的关键设计包括：1) 表格结构的定义：如何根据任务需求定义表格的行和列，是影响推理效果的关键因素。需要仔细分析任务的约束条件和上下文信息，选择合适的列来表示这些因素。2) 自我验证机制：如何设计有效的自我验证机制，能够准确地检测推理过程中的错误，是另一个重要的设计考虑。可以使用多种方法来实现自我验证，例如，要求LLM对每个推理步骤进行解释，或者使用多个LLM进行投票。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Table as Thought框架在规划任务中表现出色，显著优于传统的链式思考方法。在数学推理任务中，Table as Thought也取得了显著的性能提升，证明了其在复杂推理任务中的有效性。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

Table as Thought框架具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要复杂推理的任务中，例如规划、数学推理、知识图谱推理等。该框架可以提高LLM在这些任务中的性能，使其能够更好地解决实际问题。未来，该框架还可以与其他技术相结合，例如知识图谱、强化学习等，进一步提升LLM的推理能力。

📄 摘要（原文）

Large language models' reasoning abilities benefit from methods that organize their thought processes, such as chain-of-thought prompting, which employs a sequential structure to guide the reasoning process step-by-step. However, existing approaches focus primarily on organizing the sequence of thoughts, leaving structure in individual thought steps underexplored. To address this gap, we propose Table as Thought, a framework inspired by cognitive neuroscience theories on human thought. Table as Thought organizes reasoning within a tabular schema, where rows represent sequential thought steps and columns capture critical constraints and contextual information to enhance reasoning. The reasoning process iteratively populates the table until self-verification ensures completeness and correctness. Our experiments show that Table as Thought excels in planning tasks and demonstrates a strong potential for enhancing LLM performance in mathematical reasoning compared to unstructured thought baselines. This work provides a novel exploration of refining thought representation within LLMs, paving the way for advancements in reasoning and AI cognition.