MAF: Multi-Aspect Feedback for Improving Reasoning in Large Language Models

📄 arXiv: 2310.12426v1 📥 PDF

作者: Deepak Nathani, David Wang, Liangming Pan, William Yang Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-19

备注: Accepted at EMNLP 2023 Main Conference, Camera Ready

💡 一句话要点

提出多方面反馈以改善大型语言模型的推理能力

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

关键词: 多方面反馈 语言模型 推理能力 错误类型 迭代优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理语言模型生成的推理链时，往往依赖单一反馈，无法应对多样化的错误类型。
  2. 本文提出的多方面反馈框架，通过整合多个专注于不同错误类型的反馈模块，进行迭代优化。
  3. 实验结果显示，该方法在数学推理和逻辑蕴含任务中分别实现了高达20%和18%的性能提升。

📝 摘要（中文）

语言模型在多种自然语言任务中表现出色，但在自然语言推理方面仍面临诸多挑战，如幻觉、生成错误的中间推理步骤和数学错误。现有方法通常依赖单一的反馈来源，无法有效应对语言模型生成推理链中的多样化错误类型。本文提出了多方面反馈（MAF），一个迭代优化框架，整合多个反馈模块，包括冻结的语言模型和外部工具，每个模块专注于特定的错误类别。实验结果表明，该方法在多个推理任务中有效减少了语言模型生成推理链中的错误，数学推理相对提升达20%，逻辑蕴含提升达18%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在推理过程中出现的多种错误，包括幻觉和数学错误。现有方法通常依赖单一反馈，难以全面覆盖这些问题。

核心思路：提出多方面反馈（MAF）框架，通过整合多个反馈模块，针对不同类型的错误进行专门处理，从而实现推理能力的提升。

技术框架：MAF框架包含多个反馈模块，包括冻结的语言模型和外部工具。每个模块专注于特定的错误类型，采用迭代优化的方式进行反馈和改进。

关键创新：最重要的创新在于通过多模块反馈机制，解决了现有方法无法应对多样化错误的问题，使得推理过程更加准确和可靠。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化每个反馈模块的输出，并通过迭代过程不断调整模型参数，以实现最佳的推理效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，采用多方面反馈框架后，数学推理任务的性能提升达20%，逻辑蕴含任务提升达18%。与传统单一反馈方法相比，MAF显著提高了语言模型在推理任务中的准确性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、法律和医疗等需要高精度推理的场景。通过提高语言模型的推理能力，可以在自动问答、智能助手等领域提供更为准确和可靠的服务，未来可能对人机交互和智能决策产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Language Models (LMs) have shown impressive performance in various natural language tasks. However, when it comes to natural language reasoning, LMs still face challenges such as hallucination, generating incorrect intermediate reasoning steps, and making mathematical errors. Recent research has focused on enhancing LMs through self-improvement using feedback. Nevertheless, existing approaches relying on a single generic feedback source fail to address the diverse error types found in LM-generated reasoning chains. In this work, we propose Multi-Aspect Feedback, an iterative refinement framework that integrates multiple feedback modules, including frozen LMs and external tools, each focusing on a specific error category. Our experimental results demonstrate the efficacy of our approach to addressing several errors in the LM-generated reasoning chain and thus improving the overall performance of an LM in several reasoning tasks. We see a relative improvement of up to 20% in Mathematical Reasoning and up to 18% in Logical Entailment.