Reasoning Graph Enhanced Exemplars Retrieval for In-Context Learning

📄 arXiv: 2409.11147v2 📥 PDF

作者: Yukang Lin, Bingchen Zhong, Shuoran Jiang, Joanna Siebert, Qingcai Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-17 (更新: 2024-12-12)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出RGER：通过推理图增强的范例检索提升上下文学习效果

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

关键词: 上下文学习 范例检索 推理图 图核 逻辑推理 数学问题求解 少样本学习

📋 核心要点

  1. 现有上下文学习范例选择方法主要依赖语义相似性，忽略了推理步骤间的逻辑关系，导致性能瓶颈。
  2. RGER通过构建推理图来捕捉问题解决过程中的逻辑连接，并结合语义信息进行范例检索。
  3. 实验结果表明，RGER在数学和逻辑推理任务上优于现有方法，验证了结构关系对范例选择的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)通过上下文学习(ICL)技术展现了卓越的少样本学习能力，并统一了自然语言处理任务的范式。尽管ICL取得了成功，但范例演示的质量会显著影响LLM的性能。现有的范例选择方法主要关注查询和候选范例之间的语义相似性。另一方面，推理步骤之间的逻辑连接也有助于描述解决问题的过程。本文提出了一种名为推理图增强范例检索(RGER)的新方法。RGER首先查询LLM以生成初始响应，然后将中间问题解决步骤表达为图结构。之后，它采用图核来选择具有语义和结构相似性的范例。大量实验表明，结构关系有助于查询和候选范例的对齐。RGER在数学和逻辑推理任务上的有效性证明了其优于最先进的基于检索的方法。代码已发布在https://github.com/Yukang-Lin/RGER。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决上下文学习中范例选择的问题。现有方法主要依赖于查询和候选范例之间的语义相似性，忽略了推理步骤之间的逻辑关系。这种忽略导致选择的范例可能无法有效地指导LLM进行推理，从而限制了ICL的性能。

核心思路：论文的核心思路是将问题解决过程中的推理步骤表示为图结构，从而捕捉推理步骤之间的逻辑连接。通过结合语义相似性和结构相似性，RGER能够选择更合适的范例，从而提高LLM的推理能力。

技术框架：RGER的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用LLM生成初始响应；2) 将中间问题解决步骤表达为图结构，构建推理图；3) 使用图核计算查询和候选范例之间的结构相似性；4) 结合语义相似性和结构相似性，选择合适的范例。

关键创新：RGER的关键创新在于引入了推理图来表示问题解决过程中的逻辑关系。与现有方法相比，RGER不仅考虑了查询和候选范例之间的语义相似性，还考虑了它们之间的结构相似性。这种结构信息的引入使得RGER能够选择更合适的范例，从而提高LLM的推理能力。

关键设计：RGER的关键设计包括：1) 如何将问题解决步骤表示为图结构；2) 如何选择合适的图核来计算结构相似性；3) 如何结合语义相似性和结构相似性。论文中可能涉及对图节点和边的表示方法，以及图核函数的选择和参数设置等技术细节，具体细节需要参考论文原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RGER在数学和逻辑推理任务上显著优于现有的基于检索的方法。具体的性能数据和提升幅度需要在论文原文中查找。RGER的成功证明了结构关系在范例选择中的重要性，并为上下文学习的研究提供了新的思路。

🎯 应用场景

RGER可应用于各种需要逻辑推理和问题解决的场景，例如数学问题求解、逻辑推理、知识图谱推理等。该方法能够提升LLM在这些任务上的性能，具有广泛的应用前景。未来，RGER可以进一步扩展到其他类型的推理任务，并与其他范例选择方法相结合，以获得更好的效果。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have exhibited remarkable few-shot learning capabilities and unified the paradigm of NLP tasks through the in-context learning (ICL) technique. Despite the success of ICL, the quality of the exemplar demonstrations can significantly influence the LLM's performance. Existing exemplar selection methods mainly focus on the semantic similarity between queries and candidate exemplars. On the other hand, the logical connections between reasoning steps can be beneficial to depict the problem-solving process as well. In this paper, we proposes a novel method named Reasoning Graph-enhanced Exemplar Retrieval (RGER). RGER first quires LLM to generate an initial response, then expresses intermediate problem-solving steps to a graph structure. After that, it employs graph kernel to select exemplars with semantic and structural similarity. Extensive experiments demonstrate the structural relationship is helpful to the alignment of queries and candidate exemplars. The efficacy of RGER on math and logit reasoning tasks showcases its superiority over state-of-the-art retrieval-based approaches. Our code is released at https://github.com/Yukang-Lin/RGER.