Bi-Chainer: Automated Large Language Models Reasoning with Bidirectional Chaining

📄 arXiv: 2406.06586v1 📥 PDF

作者: Shuqi Liu, Bowei He, Linqi Song

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-05

备注: Accepted by ACL 2024

💡 一句话要点

提出Bi-Chainer双向链式推理，提升LLM在复杂逻辑问题上的推理精度与效率

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

关键词: 大型语言模型 逻辑推理 链式推理 双向推理 深度优先搜索

📋 核心要点

  1. 现有单向链式推理方法在解决复杂逻辑问题时，面临准确率低和效率不足的挑战。
  2. Bi-Chainer通过动态切换推理方向，利用中间推理结果指导推理过程，从而提升性能。
  3. 实验结果表明，Bi-Chainer在多个数据集上显著提升了推理准确率，并降低了推理调用次数。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)展现了类人的推理能力，但在解决复杂的逻辑问题时仍面临挑战。现有的单向链式推理方法，如前向链式和后向链式，存在预测准确率和效率低下的问题。为了解决这些问题，我们提出了一种双向链式方法Bi-Chainer，当在当前推理方向遇到多个分支选项时，它会动态切换到相反方向的深度优先推理。因此，中间推理结果可以作为指导，促进推理过程。实验表明，在四个具有挑战性的逻辑推理数据集上，Bi-Chainer相比单向链式框架实现了显著的准确率提升。此外，Bi-Chainer提高了中间证明步骤的准确性，并减少了平均推理调用次数，从而实现了更高效和准确的推理。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在复杂逻辑推理问题中，由于单向链式推理方法（如前向或后向推理）存在的准确率和效率瓶颈。现有方法在遇到多个推理分支时，容易陷入局部最优或产生大量无效推理路径，导致最终结果不准确或推理过程耗时。

核心思路：Bi-Chainer的核心思路是采用双向链式推理，即同时进行前向和后向推理，并在推理过程中动态切换方向。当某一方向遇到多个分支时，切换到另一方向进行深度优先推理，利用另一方向的推理结果来指导当前方向的推理，从而减少无效分支的探索。

技术框架：Bi-Chainer的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 初始化：分别从问题和目标出发，建立前向和后向推理链。2) 推理：在每个推理步骤中，评估当前推理方向的分支数量。如果分支数量超过预设阈值，则切换到另一方向进行深度优先推理。3) 融合：当两个方向的推理链相遇或达到预设的推理深度时，停止推理，并结合两个方向的推理结果，生成最终答案。

关键创新：Bi-Chainer的关键创新在于动态切换推理方向的策略。与传统的单向链式推理相比，Bi-Chainer能够更有效地利用中间推理结果，避免在无效分支上浪费计算资源。这种双向协同推理的方式，使得模型能够更准确、更高效地找到问题的解决方案。

关键设计：Bi-Chainer的关键设计包括：1) 分支数量阈值的设定：该阈值决定了何时切换推理方向，需要根据具体任务进行调整。2) 推理深度的限制：为了避免无限循环推理，需要设置最大推理深度。3) 推理结果的融合策略：如何有效地结合两个方向的推理结果，生成最终答案，是一个重要的设计考虑。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Bi-Chainer在四个具有挑战性的逻辑推理数据集上取得了显著的性能提升，相较于单向链式推理框架，准确率提升幅度明显。此外，Bi-Chainer还提高了中间证明步骤的准确性，并减少了平均推理调用次数，证明了其在效率和准确性方面的优势。这些实验结果充分验证了Bi-Chainer双向链式推理方法的有效性。

🎯 应用场景

Bi-Chainer具有广泛的应用前景，可应用于问答系统、知识图谱推理、智能决策等领域。通过提升LLM在复杂逻辑问题上的推理能力，可以提高这些应用系统的准确性和可靠性。未来，Bi-Chainer有望应用于更复杂的推理场景，例如科学发现、法律推理等，为人类提供更强大的智能辅助。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown human-like reasoning abilities but still face challenges in solving complex logical problems. Existing unidirectional chaining methods, such as forward chaining and backward chaining, suffer from issues like low prediction accuracy and efficiency. To address these, we propose a bidirectional chaining method, Bi-Chainer, which dynamically switches to depth-first reasoning in the opposite reasoning direction when it encounters multiple branching options within the current direction. Thus, the intermediate reasoning results can be utilized as guidance to facilitate the reasoning process. We show that Bi-Chainer achieves sizable accuracy boots over unidirectional chaining frameworks on four challenging logical reasoning datasets. Moreover, Bi-Chainer enhances the accuracy of intermediate proof steps and reduces the average number of inference calls, resulting in more efficient and accurate reasoning.