Plan, Verify and Switch: Integrated Reasoning with Diverse X-of-Thoughts
作者: Tengxiao Liu, Qipeng Guo, Yuqing Yang, Xiangkun Hu, Yue Zhang, Xipeng Qiu, Zheng Zhang
分类: cs.CL
发布日期: 2023-10-23 (更新: 2023-12-27)
备注: EMNLP 2023
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出XoT框架以解决数学推理任务中的多样性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 数学推理 动态切换 推理框架 多样化思维 逻辑推理 反馈机制
📋 核心要点
- 现有的推理方法在数学推理任务中存在局限性，无法充分利用不同提示方法的互补性。
- XoT框架通过选择最合适的推理方法并动态切换，整合了多种推理思维以提高问题解决能力。
- 在10个数学推理数据集上的实验结果显示，XoT显著提升了推理性能，并能够推广到逻辑推理领域。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）在不同提示方法（如思维链、程序思维）上的有效性显现，这些方法在数学推理任务中形成了良好的互补性。本文提出了XoT，一个通过多样化推理思维提示LLMs的综合问题解决框架。XoT在每个问题上首先选择最合适的方法，然后迭代执行每种方法。在每次迭代中，XoT主动检查生成答案的有效性，并结合外部执行者的反馈，动态切换不同的提示方法。通过在10个流行的数学推理数据集上的广泛实验，我们证明了所提方法的有效性，并深入分析了每个模块的优缺点。此外，实证结果表明，我们的框架与近期在单一推理方法上取得改进的工作是正交的，并且可以进一步推广到逻辑推理领域。通过允许方法切换，XoT为多样化推理思维的协作整合提供了新的视角。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有数学推理方法在多样性和有效性上的不足，尤其是无法充分利用不同提示方法的互补性。
核心思路：XoT框架的核心思想是通过选择最适合的推理方法并在每次迭代中动态切换，来提升问题解决的灵活性和准确性。这样的设计使得模型能够根据反馈不断优化推理过程。
技术框架：XoT的整体架构包括选择模块、执行模块和反馈模块。选择模块负责选择最合适的推理方法，执行模块迭代执行所选方法，而反馈模块则用于验证答案的有效性并提供外部反馈。
关键创新：XoT的主要创新在于其动态切换机制，允许在不同推理方法之间灵活切换，这与传统的单一推理方法形成了鲜明对比。
关键设计：在设计中，XoT使用了多种提示方法的组合，设置了有效性检查机制，并通过外部执行者的反馈来调整推理策略，确保每次迭代都能朝着更准确的方向发展。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在10个流行的数学推理数据集上的实验结果表明，XoT框架在推理准确性上相比于基线方法提升了显著的性能，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），展示了其在多样化推理思维整合上的有效性。
🎯 应用场景
XoT框架在数学推理和逻辑推理领域具有广泛的应用潜力，能够为教育、自动化推理系统和智能问答等领域提供更高效的解决方案。其动态切换机制也为未来的多模态学习和复杂问题解决提供了新的思路。
📄 摘要（原文）
As large language models (LLMs) have shown effectiveness with different prompting methods, such as Chain of Thought, Program of Thought, we find that these methods have formed a great complementarity to each other on math reasoning tasks. In this work, we propose XoT, an integrated problem solving framework by prompting LLMs with diverse reasoning thoughts. For each question, XoT always begins with selecting the most suitable method then executes each method iteratively. Within each iteration, XoT actively checks the validity of the generated answer and incorporates the feedback from external executors, allowing it to dynamically switch among different prompting methods. Through extensive experiments on 10 popular math reasoning datasets, we demonstrate the effectiveness of our proposed approach and thoroughly analyze the strengths of each module. Moreover, empirical results suggest that our framework is orthogonal to recent work that makes improvements on single reasoning methods and can further generalise to logical reasoning domain. By allowing method switching, XoT provides a fresh perspective on the collaborative integration of diverse reasoning thoughts in a unified framework. The code is available at https://github.com/tengxiaoliu/XoT.