HyperTree Planning: Enhancing LLM Reasoning via Hierarchical Thinking

📄 arXiv: 2505.02322v2 📥 PDF

作者: Runquan Gui, Zhihai Wang, Jie Wang, Chi Ma, Huiling Zhen, Mingxuan Yuan, Jianye Hao, Defu Lian, Enhong Chen, Feng Wu

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-05 (更新: 2025-05-29)

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2406.14228 by other authors

💡 一句话要点

提出HyperTree Planning以解决复杂规划任务中的推理挑战

🎯 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 超树结构 分而治之 智能规划 自动化决策 任务管理

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂规划任务时面临推理步骤延长和多样化约束的挑战，导致性能下降。
  2. 本文提出HyperTree Planning（HTP），通过超树结构实现分而治之的推理，灵活应对复杂任务。
  3. 实验结果显示，HTP在TravelPlanner基准测试中取得了显著的准确性提升，性能提升幅度达到3.6倍。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中的表现显著提升，尤其是在数学和逻辑推理领域。然而，这些方法在处理复杂规划任务时面临挑战，主要由于推理步骤延长、多样化约束以及管理多个独立子任务的困难。为了解决这些问题，本文提出了HyperTree Planning（HTP），一种新颖的推理范式，通过构建超树结构的规划大纲来实现有效规划。超树结构使LLMs能够灵活地采用分而治之的策略，有效分解复杂的推理步骤，适应多样化的约束，并有条理地管理多个独立子任务。实验表明，HTP在TravelPlanner基准测试中表现出色，使用Gemini-1.5-Pro时实现了3.6倍的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在复杂规划任务中面临的推理步骤延长、多样化约束和多个独立子任务管理的挑战。现有方法在这些方面表现不佳，导致推理效率低下。

核心思路：论文提出的HyperTree Planning（HTP）通过构建超树结构的规划大纲，采用分而治之的策略，有效分解复杂推理任务，提升推理效率和准确性。

技术框架：HTP的整体架构包括超树结构的构建、规划大纲的迭代优化和扩展。主要模块包括任务分解、约束管理和结果整合。

关键创新：HTP的核心创新在于超树结构的引入，使得LLMs能够进行层次化思考，灵活应对复杂的推理任务。这一设计与传统方法相比，显著提高了任务处理的组织性和效率。

关键设计：在技术细节上，HTP采用了特定的参数设置以优化超树结构的构建过程，并设计了适应性损失函数以提高模型在复杂任务中的表现。

📊 实验亮点

实验结果表明，HTP在TravelPlanner基准测试中取得了显著的性能提升，使用Gemini-1.5-Pro时准确率达到最先进水平，性能提升幅度达到3.6倍，展示了其在复杂推理任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能规划、自动化决策支持系统和复杂任务管理等。通过提升大型语言模型在复杂推理任务中的表现，HTP有望在多个行业中实现更高效的决策支持，推动智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

Recent advancements have significantly enhanced the performance of large language models (LLMs) in tackling complex reasoning tasks, achieving notable success in domains like mathematical and logical reasoning. However, these methods encounter challenges with complex planning tasks, primarily due to extended reasoning steps, diverse constraints, and the challenge of handling multiple distinct sub-tasks. To address these challenges, we propose HyperTree Planning (HTP), a novel reasoning paradigm that constructs hypertree-structured planning outlines for effective planning. The hypertree structure enables LLMs to engage in hierarchical thinking by flexibly employing the divide-and-conquer strategy, effectively breaking down intricate reasoning steps, accommodating diverse constraints, and managing multiple distinct sub-tasks in a well-organized manner. We further introduce an autonomous planning framework that completes the planning process by iteratively refining and expanding the hypertree-structured planning outlines. Experiments demonstrate the effectiveness of HTP, achieving state-of-the-art accuracy on the TravelPlanner benchmark with Gemini-1.5-Pro, resulting in a 3.6 times performance improvement over o1-preview.