Exchange-of-Thought: Enhancing Large Language Model Capabilities through Cross-Model Communication

📄 arXiv: 2312.01823v1 📥 PDF

作者: Zhangyue Yin, Qiushi Sun, Cheng Chang, Qipeng Guo, Junqi Dai, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-04

备注: 19 pages, 11 figures, accepted by EMNLP2023

💡 一句话要点

提出Exchange-of-Thought框架，通过跨模型通信增强LLM的复杂推理能力

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

关键词: 大型语言模型 跨模型通信 复杂推理 思维链 知识共享

📋 核心要点

  1. 现有LLM的推理能力受限于其内部知识，缺乏外部信息来源，导致复杂推理任务性能受限。
  2. EoT框架通过引入跨模型通信机制，允许LLM在解决问题时获取外部洞察，从而增强推理能力。
  3. 实验结果表明，EoT在多个复杂推理任务上显著优于现有基线方法，且具有成本效益。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）最近通过思维链技术在复杂推理任务中取得了显著进展。尽管如此，它们的推理通常受到其内在理解的限制，缺乏外部洞察力。为了解决这个问题，我们提出了Exchange-of-Thought（EoT），这是一个新颖的框架，可以在解决问题期间实现跨模型通信。从网络拓扑结构中汲取灵感，EoT集成了四种独特的通信范式：记忆、报告、中继和辩论。本文深入研究了与每种范式相关的通信动态和数量。为了抵消不正确推理链的风险，我们在这些通信中实施了稳健的置信度评估机制。我们在各种复杂推理任务中的实验表明，EoT显著超越了已建立的基线，突显了外部洞察力在增强LLM性能方面的价值。此外，我们表明EoT以经济高效的方式实现了这些卓越的结果，标志着高效和协作式AI问题解决的一个有希望的进步。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型在复杂推理任务中表现出潜力，但其推理能力受限于模型自身的知识和理解。缺乏外部信息和不同视角的交互，导致推理过程容易出现偏差或错误，难以达到最优解。因此，如何有效地利用外部信息来增强LLM的推理能力是一个关键问题。

核心思路：EoT的核心思路是模拟人类协作解决问题的过程，通过不同模型之间的信息交换和观点碰撞，从而提升整体的推理能力。借鉴网络拓扑结构，设计了多种通信范式，允许模型之间进行知识共享、信息传递和观点辩论，从而弥补单个模型的不足。

技术框架：EoT框架包含多个LLM个体，每个个体负责执行推理任务的不同部分。框架的核心是四种通信范式：Memory（记忆）：模型将推理过程中的关键信息存储在共享记忆中，供其他模型访问；Report（报告）：模型定期向其他模型报告其推理进展和发现；Relay（中继）：模型将接收到的信息传递给其他更适合处理该信息的模型；Debate（辩论）：模型之间就某个问题进行辩论，互相挑战对方的观点，从而发现潜在的错误。此外，框架还包含一个置信度评估机制，用于评估每个模型输出的可靠性，从而避免错误信息干扰推理过程。

关键创新：EoT的关键创新在于其跨模型通信机制。与传统的单模型推理方法相比，EoT允许模型之间进行信息交换和观点碰撞，从而获得更全面和深入的理解。四种通信范式的设计灵感来源于人类协作，能够有效地模拟人类解决问题的过程。置信度评估机制则能够有效地过滤掉不可靠的信息，保证推理过程的准确性。

关键设计：EoT框架的具体实现细节包括：模型选择策略（如何选择参与通信的模型），信息编码方式（如何将信息编码成适合模型理解的形式），通信频率（模型之间多久进行一次通信），置信度评估函数（如何评估模型输出的可靠性）。这些参数的具体设置需要根据具体的任务和模型进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，EoT在多个复杂推理任务上显著优于现有基线方法。例如，在XXX任务上，EoT的性能提升了XX%。此外，EoT还具有良好的成本效益，能够在保证性能的同时降低计算成本。这些结果表明，EoT是一种有效的增强LLM推理能力的方法。

🎯 应用场景

EoT框架具有广泛的应用前景，可以应用于智能问答、自然语言推理、代码生成等领域。通过引入跨模型通信机制，可以显著提升LLM在这些领域的性能，从而实现更智能、更可靠的AI应用。例如，在智能问答系统中，EoT可以允许不同的LLM模型互相验证答案，从而提高答案的准确性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have recently made significant strides in complex reasoning tasks through the Chain-of-Thought technique. Despite this progress, their reasoning is often constrained by their intrinsic understanding, lacking external insights. To address this, we propose Exchange-of-Thought (EoT), a novel framework that enables cross-model communication during problem-solving. Drawing inspiration from network topology, EoT integrates four unique communication paradigms: Memory, Report, Relay, and Debate. This paper delves into the communication dynamics and volume associated with each paradigm. To counterbalance the risks of incorrect reasoning chains, we implement a robust confidence evaluation mechanism within these communications. Our experiments across diverse complex reasoning tasks demonstrate that EoT significantly surpasses established baselines, underscoring the value of external insights in enhancing LLM performance. Furthermore, we show that EoT achieves these superior results in a cost-effective manner, marking a promising advancement for efficient and collaborative AI problem-solving.