TORSO: Template-Oriented Reasoning Towards General Tasks

📄 arXiv: 2509.09448v3 📥 PDF

作者: Minhyuk Kim, Seungyoon Lee, Heuiseok Lim

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-11 (更新: 2025-09-15)

备注: Accepted to EMNLP 2025 Main Conference

💡 一句话要点

提出TORSO：面向模板推理，无需人工样本即可提升LLM在通用任务上的表现

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

关键词: 大型语言模型 模板推理 零样本学习 自然语言处理 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖人工构建的少量样本提示，成本高且限制了LLM的内在推理能力。
  2. TORSO通过模板引导LLM进行推理，无需人工标注的少量样本，降低了成本。
  3. 实验表明，TORSO在多个LLM基准测试中表现出色，并能生成合理的推理过程。

📝 摘要（中文）

引导大型语言模型（LLM）在生成响应时模仿人类推理过程的方法，已经成为一种有效途径，使其能够逐步解决复杂问题，从而获得卓越的性能。然而，大多数现有方法使用少量样本提示来生成响应，严重依赖于提供的示例，限制了模型固有推理能力的利用。此外，构建特定于任务的少量样本提示通常成本高昂，并且可能导致不同任务之间出现不一致。本文介绍了一种名为模板导向推理（TORSO）的方法，该方法旨在激发模型利用其内部推理能力，从而在各种任务中生成适当的响应，而无需手动制作的少量样本示例。实验结果表明，TORSO在各种LLM基准测试中取得了强大的性能，并具有合理的理由。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在解决复杂问题时，依赖于人工设计的少量样本提示（few-shot prompts）。这种方法存在两个主要问题：一是构建高质量的few-shot prompts需要大量的人工成本；二是模型过度依赖提供的示例，无法充分利用自身固有的推理能力，导致泛化性能受限。因此，如何让LLM在没有或很少人工干预的情况下，充分发挥其推理能力，是本文要解决的核心问题。

核心思路：TORSO的核心思路是利用预定义的模板（template）来引导LLM进行推理。这些模板定义了推理的结构和步骤，但并不包含具体的示例。通过这种方式，模型可以根据模板的指导，利用自身的知识和推理能力来生成响应，而无需依赖人工提供的示例。这种方法旨在激发LLM的内在推理能力，提高其在不同任务上的泛化性能。

技术框架：TORSO的技术框架主要包含以下几个步骤：1. 定义任务相关的推理模板。这些模板描述了解决特定任务所需的推理步骤和结构。2. 将任务描述和推理模板输入到LLM中。3. LLM根据模板的指导，生成相应的推理过程和最终答案。4. 对生成的推理过程进行评估和优化（可选）。整个框架的关键在于设计合适的推理模板，使其能够有效地引导LLM进行推理。

关键创新：TORSO最重要的创新点在于其模板导向的推理方式。与传统的few-shot learning方法相比，TORSO无需人工构建示例，而是通过预定义的模板来引导LLM进行推理。这种方法降低了人工成本，并能够更好地利用LLM自身的推理能力。此外，TORSO的模板具有一定的通用性，可以应用于不同的任务，提高了模型的泛化性能。

关键设计：TORSO的关键设计在于推理模板的设计。模板需要足够通用，能够适应不同的任务，同时又需要足够具体，能够有效地引导LLM进行推理。模板的设计需要考虑任务的特点和LLM的推理能力。此外，TORSO还可以结合一些其他的技术，例如强化学习，来优化模板的设计和LLM的推理过程。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了TORSO在多个LLM基准测试中的有效性。实验结果表明，TORSO在无需人工构建示例的情况下，能够取得与few-shot learning方法相当甚至更好的性能。具体的性能数据、对比基线、提升幅度等信息在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

TORSO具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要推理能力的自然语言处理任务，例如问答系统、文本摘要、机器翻译等。该方法可以降低人工成本，提高模型的泛化性能，并促进LLM在实际应用中的部署。未来，TORSO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的推理能力和应用范围。

📄 摘要（原文）

The approaches that guide Large Language Models (LLMs) to emulate human reasoning during response generation have emerged as an effective method for enabling them to solve complex problems in a step-by-step manner, thereby achieving superior performance. However, most existing approaches using few-shot prompts to generate responses heavily depend on the provided examples, limiting the utilization of the model's inherent reasoning capabilities. Moreover, constructing task-specific few-shot prompts is often costly and may lead to inconsistencies across different tasks. In this work, we introduce Template-Oriented Reasoning (TORSO), which elicits the model to utilize internal reasoning abilities to generate proper responses across various tasks without the need for manually crafted few-shot examples. Our experimental results demonstrate that TORSO achieves strong performance on diverse LLMs benchmarks with reasonable rationales.