Entropy-based Exploration Conduction for Multi-step Reasoning

📄 arXiv: 2503.15848v2 📥 PDF

作者: Jinghan Zhang, Xiting Wang, Fengran Mo, Yeyang Zhou, Wanfu Gao, Kunpeng Liu

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-03-20 (更新: 2025-06-17)

备注: Accepted by ACL 2025

💡 一句话要点

提出Entro-duction，通过熵引导LLM进行多步推理的探索深度调整。

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

关键词: 多步推理 大型语言模型 探索深度 熵 不确定性 动态调整 推理效率

📋 核心要点

  1. 现有方法在多步推理中自动决定探索深度时，存在成本高昂和缺乏灵活性的问题。
  2. Entro-duction通过监控LLM的输出熵和方差熵，动态调整推理过程的探索深度。
  3. 实验结果表明，Entro-duction在多个基准数据集上有效提升了多步推理的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在多步推理过程中已被证明对解决复杂推理任务非常有效。然而，推理过程的探索深度会显著影响任务性能。现有的自动决定探索深度的方法通常成本高昂且缺乏灵活性。为了解决这些问题，我们提出了一种基于熵的探索深度引导方法(Entro-duction)，该方法通过监控LLM的输出熵和方差熵来动态调整多步推理过程中的探索深度。我们利用这两个特征来捕捉模型在当前步骤的不确定性以及连续推理步骤中不确定性的波动。基于观察到的熵变化，LLM根据概率选择深化、扩展或停止探索，从而促进推理准确性和探索效率之间的权衡。在四个基准数据集上的实验结果证明了Entro-duction的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在多步推理过程中，如何有效地自动调整探索深度的问题。现有方法要么成本过高，需要大量计算资源；要么缺乏灵活性，无法根据推理过程中的实际情况进行动态调整，导致推理效率和准确率难以兼顾。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM在推理过程中的输出熵和方差熵来衡量模型的不确定性。熵越高，表示模型对当前步骤的推理结果越不确定；方差熵则反映了连续推理步骤中不确定性的波动情况。通过监控这些熵的变化，可以动态地调整探索深度，从而在推理准确性和探索效率之间取得平衡。

技术框架：Entro-duction的整体框架包含以下几个主要阶段：1) LLM进行多步推理，每一步生成一个推理结果；2) 计算当前步骤的输出熵和方差熵；3) 基于观察到的熵变化，根据预定义的概率分布，决定下一步是深化（继续推理）、扩展（探索其他可能性）还是停止探索；4) 重复以上步骤，直到满足停止条件。

关键创新：Entro-duction的关键创新在于使用熵和方差熵作为探索深度的引导信号。与现有方法相比，Entro-duction无需额外的训练数据或复杂的模型设计，而是直接利用LLM自身的输出信息来指导探索过程，更加高效和灵活。此外，通过概率化的探索策略，Entro-duction能够更好地平衡推理准确性和探索效率。

关键设计：论文中，输出熵的计算采用标准的信息熵公式，方差熵则计算连续几个推理步骤的熵值的方差。探索策略的设计基于观察到的熵变化，例如，当熵值较高时，更有可能选择深化或扩展探索；当熵值较低且稳定时，则更有可能选择停止探索。具体的概率分布可以通过实验进行调整，以达到最佳的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Entro-duction在四个基准数据集上均取得了显著的性能提升。与现有的探索深度调整方法相比，Entro-duction在保持甚至提高推理准确率的同时，显著降低了计算成本。具体的性能数据和提升幅度在论文中有详细的展示。

🎯 应用场景

Entro-duction方法可以应用于各种需要多步推理的场景，例如问答系统、知识图谱推理、规划任务等。通过动态调整探索深度，可以提高LLM在复杂任务中的推理能力，并降低计算成本。该方法具有广泛的应用前景，可以促进LLM在实际应用中的普及。

📄 摘要（原文）

Multi-step processes via large language models (LLMs) have proven effective for solving complex reasoning tasks. However, the depth of exploration of the reasoning procedure can significantly affect the task performance. Existing methods to automatically decide the depth often lead to high cost and a lack of flexibility. To address these issues, we propose Entropy-based Exploration Depth Conduction (Entro-duction), a novel method that dynamically adjusts the exploration depth during multi-step reasoning by monitoring LLM's output entropy and variance entropy. We employ these two features to capture the model's uncertainty of the current step and the fluctuation of uncertainty across consecutive reasoning steps. Based on the observed entropy changes, the LLM selects whether to deepen, expand, or stop exploration according to the probability, which facilitates the trade-off between the reasoning accuracy and exploration effectiveness. Experimental results across four benchmark datasets demonstrate the efficacy of Entro-duction.