Semantic Exploration with Adaptive Gating for Efficient Problem Solving with Language Models

📄 arXiv: 2501.05752v2 📥 PDF

作者: Sungjae Lee, Hyejin Park, Jaechang Kim, Jungseul Ok

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-01-10 (更新: 2025-06-09)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SEAG，通过自适应门控和语义探索提升LLM复杂推理效率。

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

关键词: 大型语言模型 复杂推理 树搜索 自适应门控 语义探索 计算效率 知识推理

📋 核心要点

  1. 现有基于树搜索的LLM推理方法忽略任务难度差异，对简单任务也进行不必要的广泛搜索。
  2. SEAG通过自适应门控机制，根据初步推理结果的置信度动态决定是否进行复杂的树搜索。
  3. SEAG整合语义相同的推理路径，避免冗余探索，在降低计算成本的同时提升了推理精度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为语义探索与自适应门控（SEAG）的计算高效方法，旨在解决大型语言模型（LLM）在复杂任务中进行多步推理时存在的计算效率低下和冗余问题。SEAG采用自适应门控机制，根据先前简单推理方法给出的答案置信度，动态决定是否进行树搜索。此外，其基于树的探索整合了语义相同的推理步骤，减少了冗余探索，同时保持甚至提高了准确性。大量实验表明，在GSM8K和ARC等复杂推理基准测试中，与现有的基于树搜索的方法相比，SEAG在Llama2、Llama3和Mistral等多种语言模型上，平均提高了4.3%的准确率，同时仅需31%的计算成本。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大型语言模型（LLM）的复杂推理方法，如树搜索，在解决需要多步骤推理的任务时，存在计算效率低和冗余探索的问题。具体来说，这些方法没有考虑到任务难度的差异，即使对于简单的任务也会进行不必要的广泛搜索。此外，它们忽略了推理路径的语义信息，导致对语义相同的路径进行重复探索，浪费计算资源。

核心思路：SEAG的核心思路是通过自适应地决定是否进行复杂的树搜索来提高计算效率，并利用语义信息来减少冗余探索。对于置信度高的简单问题，直接给出答案，避免不必要的计算；对于复杂问题，则进行树搜索，但会合并语义相同的推理路径，避免重复计算。这样设计的目的是在保证甚至提高准确率的前提下，显著降低计算成本。

技术框架：SEAG的整体框架包含两个主要阶段：初步推理和自适应树搜索。首先，使用一个简单的推理方法（例如直接提示）生成初步答案，并评估其置信度。然后，根据置信度，通过自适应门控机制决定是否进行树搜索。如果进行树搜索，则构建一个树结构，其中每个节点代表一个推理步骤。在构建树的过程中，SEAG会检测语义相同的推理步骤，并将它们合并到同一个节点，从而减少冗余探索。

关键创新：SEAG的关键创新在于两个方面：一是自适应门控机制，它能够根据任务的难度动态地调整计算资源的分配；二是语义探索，它能够识别并合并语义相同的推理路径，从而减少冗余探索。与现有方法相比，SEAG能够更有效地利用计算资源，并在保证甚至提高准确率的前提下，显著降低计算成本。

关键设计：自适应门控机制使用一个置信度估计器来评估初步推理结果的置信度。这个置信度估计器可以是一个简单的分类器或回归模型，它根据初步推理结果的特征（例如，答案的概率分布、推理步骤的长度等）来预测答案的正确性。语义探索使用一种语义相似度度量方法来判断两个推理步骤是否语义相同。这种相似度度量方法可以基于词嵌入、句子嵌入或更复杂的语义表示方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SEAG在GSM8K和ARC等复杂推理基准测试中，与现有的基于树搜索的方法相比，在Llama2、Llama3和Mistral等多种语言模型上，平均提高了4.3%的准确率，同时仅需31%的计算成本。这表明SEAG能够在显著降低计算成本的同时，提高LLM的推理性能。

🎯 应用场景

SEAG可广泛应用于需要复杂推理的领域，如数学问题求解、代码生成、知识图谱推理等。通过降低计算成本和提高推理效率，SEAG使得LLM能够更好地应用于资源受限的场景，例如移动设备或边缘计算环境。此外，SEAG的语义探索机制也有助于提高LLM的可解释性和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have shown remarkable potential in various complex tasks requiring multi-step reasoning methods like tree search to explore diverse reasoning paths. However, existing methods often suffer from computational inefficiency and redundancy. First, they overlook the diversity of task difficulties, leading to unnecessarily extensive searches even for easy tasks. Second, they neglect the semantics of reasoning paths, resulting in redundant exploration of semantically identical paths. To address these limitations, we propose Semantic Exploration with Adaptive Gating (SEAG), a computationally efficient method. SEAG employs an adaptive gating mechanism that dynamically decides whether to conduct a tree search, based on the confidence level of answers from a preceding simple reasoning method. Furthermore, its tree-based exploration consolidates semantically identical reasoning steps, reducing redundant explorations while maintaining or even improving accuracy. Our extensive experiments demonstrate that SEAG significantly improves accuracy by 4.3% on average while requiring only 31% of computational costs compared to existing tree search-based methods on complex reasoning benchmarks including GSM8K and ARC with diverse language models such as Llama2, Llama3, and Mistral. Our code is available at https://github.com/ml-postech/SEAG-semantic-exploration-with-adaptive-gating .