Concise Thoughts: Impact of Output Length on LLM Reasoning and Cost
作者: Sania Nayab, Giulio Rossolini, Marco Simoni, Andrea Saracino, Giorgio Buttazzo, Nicolamaria Manes, Fabrizio Giacomelli
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-07-29 (更新: 2025-01-23)
备注: Preprint version, under review
💡 一句话要点
提出Constrained-CoT，通过约束输出长度提升LLM推理效率与正确性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 提示工程 思维链 输出长度控制 简洁性评估
📋 核心要点
- 现有LLM在问答任务中生成答案时，往往过于冗长，影响效率和简洁性。
- 提出Constrained-CoT (CCoT) 策略，通过约束提示工程，鼓励模型生成更简洁的答案。
- 实验表明，提出的指标能有效评估模型简洁性，CCoT在不同模型上均有效提升简洁性。
📝 摘要（中文）
目前的大型语言模型（LLM）能够解决复杂的问答任务，并且诸如思维链（CoT）等提示工程技术因其能够增强输出的解释性和正确性而备受关注。然而，许多模型和技术倾向于产生过于冗长和繁琐的答案，导致简洁性和生成时间方面的问题。为了解决这个问题，本文通过引入和提出新的指标来评估模型的 extit{正确简洁性}以及相关的提示技术，从而分析了输出长度对LLM推理流程的影响。然后，我们研究了通过改进的提示工程策略Constrained-CoT（CCoT）来控制输出长度的影响，该策略鼓励模型产生更简洁的输出。为了更好地理解这种提示的效果，我们还引入了两个额外的分数，用于分析简洁性，从生成答案中的冗余和信息流方面进行衡量。在预训练LLM和多个数据集上的实验证明了所提出的指标的优势以及CCoT在不同模型中的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在问答任务中生成答案时，输出过于冗长的问题。现有方法，如CoT，虽然提高了答案的正确性，但往往导致答案篇幅过长，增加了计算成本和时间开销，同时也降低了答案的简洁性。因此，如何控制LLM输出的长度，在保证正确性的前提下提高简洁性，是本文要解决的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是通过改进提示工程，具体来说，通过设计一种名为Constrained-CoT（CCoT）的策略，在提示中明确约束模型生成答案的长度。这种方法旨在引导模型在推理过程中更加关注关键信息，避免冗余表达，从而生成更简洁的答案。这样设计的目的是在不牺牲答案正确性的前提下，提高模型的推理效率和降低计算成本。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 提出新的指标来评估模型的“正确简洁性”，包括对冗余和信息流的分析；2) 设计Constrained-CoT（CCoT）提示策略，通过在提示中加入长度约束来引导模型生成更简洁的答案；3) 在多个预训练LLM和数据集上进行实验，评估CCoT的有效性。整体流程是：首先定义问题和评估指标，然后设计CCoT策略，最后通过实验验证其效果。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了Constrained-CoT（CCoT）提示策略，这是一种简单而有效的控制LLM输出长度的方法。与现有方法相比，CCoT不需要对模型进行额外的训练或微调，只需要修改提示即可实现对输出长度的约束。此外，论文还提出了新的指标来评估模型的“正确简洁性”，这为评估LLM的输出质量提供了一种新的视角。
关键设计：CCoT的关键设计在于在提示中加入明确的长度约束，例如“请用不超过X个词/句子的篇幅回答问题”。具体实现时，可以通过在提示中加入指令，引导模型在生成答案时更加关注关键信息，避免冗余表达。此外，论文还设计了两个额外的分数，用于分析生成答案中的冗余和信息流，从而更全面地评估答案的简洁性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的CCoT策略在多个预训练LLM和数据集上均能有效提高答案的简洁性，同时保持或略微提升答案的正确性。具体而言，CCoT能够显著减少生成答案的长度，降低冗余度，并提高信息密度。这些结果验证了CCoT的有效性，并表明通过简单的提示工程即可有效控制LLM的输出行为。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要LLM生成简洁答案的场景，例如智能客服、自动摘要、信息检索等。通过控制LLM的输出长度，可以提高用户体验，降低计算成本，并提升系统的整体效率。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的生成任务，例如代码生成、文本翻译等。
📄 摘要（原文）
Today's large language models (LLMs) can solve challenging question-answering tasks, and prompt engineering techniques, such as chain-of-thought (CoT), have gained attention for enhancing the explanation and correctness of outputs. However, many models and techniques tend to produce excessively verbose and lengthy answers, leading to issues with both conciseness and generation time. To address this, this paper analyzes the impact of output lengths on LLM inference pipelines by introducing and proposing novel metrics to evaluate the \textit{correct conciseness} of a model and related prompting techniques. Then, we examine the impact of controlling output length through a refined prompt engineering strategy, Constrained-CoT (CCoT), which encourages the model to produce more concise outputs. To better understand the effects of such a prompt, we also introduce two additional scores for analyzing the conciseness, measured in terms of redundancy and information flow in generated answers. Experiments on pretrained LLMs and multiple datasets demonstrate the benefits of the proposed metrics and the effectiveness of CCoT across different models.