Evolving Deeper LLM Thinking

📄 arXiv: 2501.09891v1 📥 PDF

作者: Kuang-Huei Lee, Ian Fischer, Yueh-Hua Wu, Dave Marwood, Shumeet Baluja, Dale Schuurmans, Xinyun Chen

分类: cs.AI

发布日期: 2025-01-17

💡 一句话要点

提出Mind Evolution，通过演化搜索提升LLM在复杂推理任务中的性能。

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

关键词: 大型语言模型 演化搜索 自然语言规划 复杂推理 Gemini 1.5 Pro

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂推理任务中，难以有效利用有限的计算资源进行深度思考和探索。
  2. Mind Evolution通过演化搜索，迭代生成、重组和优化候选答案，模拟人类的思考过程。
  3. 实验表明，Mind Evolution在自然语言规划任务中显著优于现有方法，无需形式化求解器即可解决大量问题。

📝 摘要（中文）

本文探索了一种演化搜索策略，用于扩展大型语言模型中的推理时间计算。所提出的方法，Mind Evolution，使用语言模型来生成、重组和改进候选响应。该方法避免了在有解决方案评估器可用时形式化底层推理问题的需要。在控制推理成本的情况下，我们发现Mind Evolution在自然语言规划任务中显著优于其他推理策略，如Best-of-N和Sequential Revision。在TravelPlanner和Natural Plan基准测试中，Mind Evolution使用Gemini 1.5 Pro解决了超过98%的问题实例，而无需使用形式化求解器。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在复杂推理任务中，如何更有效地利用推理时间计算资源的问题。现有方法，如Best-of-N和Sequential Revision，在计算资源有限的情况下，难以充分探索解空间，导致性能瓶颈。这些方法通常需要人工设计复杂的提示工程或依赖于形式化求解器，增加了开发成本和难度。

核心思路：Mind Evolution的核心思路是借鉴生物进化过程，通过语言模型自动生成、重组和改进候选响应，模拟人类的思考过程。它将推理过程视为一个搜索问题，利用演化算法在解空间中寻找最优解。这种方法无需人工干预，能够自适应地探索解空间，并充分利用计算资源。

技术框架：Mind Evolution的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 初始化：使用语言模型生成一组初始候选响应。2) 评估：使用评估器（例如，任务的奖励函数或人工评估）对每个候选响应进行评分。3) 选择：根据评分选择表现最佳的候选响应。4) 变异/重组：使用语言模型对选定的候选响应进行变异或重组，生成新的候选响应。5) 迭代：重复步骤2-4，直到达到预定的计算资源限制或找到满意的解决方案。

关键创新：Mind Evolution的关键创新在于将演化搜索的思想引入到大型语言模型的推理过程中。与传统的推理方法相比，它能够自动探索解空间，并自适应地调整搜索策略。此外，Mind Evolution避免了对底层推理问题进行形式化建模的需求，降低了开发成本和难度。

关键设计：Mind Evolution的关键设计包括：1) 语言模型选择：选择合适的语言模型作为生成器和变异器，例如Gemini 1.5 Pro。2) 评估器设计：设计有效的评估器来衡量候选响应的质量，例如，任务的奖励函数或人工评估。3) 变异/重组策略：设计合适的变异和重组策略，例如，使用语言模型生成新的句子或组合现有句子的片段。4) 计算资源控制：合理分配计算资源，例如，限制迭代次数或每个候选响应的生成时间。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Mind Evolution在TravelPlanner和Natural Plan基准测试中，使用Gemini 1.5 Pro解决了超过98%的问题实例，而无需使用形式化求解器。在控制推理成本的情况下，Mind Evolution显著优于Best-of-N和Sequential Revision等现有方法，证明了其在复杂推理任务中的有效性。

🎯 应用场景

Mind Evolution具有广泛的应用前景，可应用于自然语言规划、任务型对话、代码生成等需要复杂推理的任务。该方法能够提升LLM在资源受限场景下的性能，降低对人工干预的依赖，并加速LLM在实际应用中的部署。未来，该方法有望应用于机器人控制、智能决策等领域。

📄 摘要（原文）

We explore an evolutionary search strategy for scaling inference time compute in Large Language Models. The proposed approach, Mind Evolution, uses a language model to generate, recombine and refine candidate responses. The proposed approach avoids the need to formalize the underlying inference problem whenever a solution evaluator is available. Controlling for inference cost, we find that Mind Evolution significantly outperforms other inference strategies such as Best-of-N and Sequential Revision in natural language planning tasks. In the TravelPlanner and Natural Plan benchmarks, Mind Evolution solves more than 98% of the problem instances using Gemini 1.5 Pro without the use of a formal solver.