Unlocking Reasoning Potential in Large Langauge Models by Scaling Code-form Planning
作者: Jiaxin Wen, Jian Guan, Hongning Wang, Wei Wu, Minlie Huang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-09-19 (更新: 2024-10-04)
💡 一句话要点
CodePlan：通过扩展代码形式的规划能力，解锁大型语言模型的推理潜力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 推理能力 代码形式规划 多步骤推理 知识表示
📋 核心要点
- 大型语言模型在复杂推理任务中面临规划能力瓶颈，现有方法依赖提示或微调，泛化性差。
- CodePlan通过生成和执行代码形式的计划（伪代码）来增强LLM的推理能力，利用代码的结构化特性。
- CodePlan在13个推理基准测试中平均提升25.1%，尤其在复杂任务上表现更佳，并展现出良好的数据效率。
📝 摘要（中文）
尽管大型语言模型（LLMs）在传统的自然语言处理任务中取得了显著成功，但其规划能力仍然是解决复杂多步骤推理任务的关键瓶颈。现有方法主要依赖于提示或特定于任务的微调，通常存在鲁棒性差和跨任务泛化能力弱的问题。为了解决这一局限性，我们引入了CodePlan，这是一个可扩展的框架，它使LLM能够生成和遵循代码形式的计划——概述高级、结构化推理过程的伪代码。通过利用代码的结构化和通用性，CodePlan有效地捕捉了复杂推理任务固有的丰富语义和控制流。重要的是，CodePlan允许从海量、广泛的文本语料库中自动提取代码形式的计划，而无需策划特定于任务的数据集。这使其能够有效地扩展并提高LLM在各种场景中的推理能力。为了训练CodePlan，我们构建了一个包含200万个示例的大规模数据集，该数据集将代码形式的计划与来自现有语料库的标准提示-响应对集成在一起。在训练和推理过程中，CodePlan以最小的计算开销实现了25.1%的相对改进，与直接生成响应相比，平均跨越13个具有挑战性的多步骤推理基准，涵盖数学推理、符号推理、指令遵循、多跳问答和决策任务。进一步的分析表明，CodePlan在更复杂的推理任务上表现出越来越高的性能提升，并且由于其泛化能力而具有显著的数据效率。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在处理复杂的多步骤推理任务时，规划能力不足，严重依赖人工设计的prompt或者针对特定任务的微调，导致模型在面对新的、未知的任务时，泛化能力较差，鲁棒性不足。
核心思路：CodePlan的核心思想是利用代码的结构化特性来指导LLM的推理过程。通过让LLM生成和执行代码形式的计划，将复杂的推理任务分解为一系列可执行的步骤，从而提高推理的准确性和可解释性。这种方法避免了对特定任务的过度依赖，提高了模型的泛化能力。
技术框架：CodePlan的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 计划生成：LLM根据输入的问题，生成一个代码形式的计划，该计划描述了解决问题的步骤。2) 计划执行：LLM按照生成的计划，逐步执行每个步骤，并生成相应的中间结果。3) 结果输出：LLM根据执行计划的最终结果，生成最终的答案。为了训练CodePlan，作者构建了一个大规模数据集，其中包含了大量的代码形式计划和对应的prompt-response对。
关键创新：CodePlan的关键创新在于使用代码形式的计划来指导LLM的推理过程。与传统的prompting方法相比，CodePlan能够更清晰地表达推理步骤，提高推理的可控性和可解释性。此外，CodePlan可以从大规模的文本语料库中自动提取代码形式的计划，无需人工标注，从而提高了训练数据的规模和多样性。
关键设计：CodePlan的关键设计包括：1) 代码形式计划的表示：作者设计了一种简洁而有效的代码形式计划表示方法，能够清晰地表达推理步骤和控制流。2) 计划生成模型的训练：作者使用大规模数据集训练了一个计划生成模型，该模型能够根据输入的问题生成高质量的代码形式计划。3) 计划执行模型的训练：作者使用强化学习方法训练了一个计划执行模型，该模型能够按照生成的计划逐步执行推理步骤。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CodePlan在13个具有挑战性的多步骤推理基准测试中取得了显著的性能提升，平均相对改进为25.1%，与直接生成响应相比。尤其是在更复杂的推理任务上，CodePlan的性能提升更为明显。此外，实验结果表明，CodePlan具有显著的数据效率，能够从大规模的文本语料库中学习到通用的推理能力。
🎯 应用场景
CodePlan具有广泛的应用前景，可以应用于数学推理、符号推理、指令跟随、多跳问答和决策制定等多个领域。该方法可以提高LLM在这些领域的性能，并使其能够解决更复杂的实际问题。未来，CodePlan可以进一步扩展到其他领域，例如机器人控制和软件开发。
📄 摘要（原文）
Despite the remarkable success of large language models (LLMs) on traditional natural language processing tasks, their planning ability remains a critical bottleneck in tackling complex multi-step reasoning tasks. Existing approaches mainly rely on prompting or task-specific fine-tuning, often suffering from poor robustness and cross-task generalization. To address the limitation, we introduce CodePlan, a scalable framework that empowers LLMs to generate and follow \textit{code-form plans} -- pseudocode that outlines high-level, structured reasoning processes. By leveraging the structured and versatile nature of code, CodePlan effectively captures the rich semantics and control flows inherent to sophisticated reasoning tasks. Importantly, CodePlan allows automatic extraction of code-form plans from massive, wide-ranging text corpora without the need for curated, task-specific datasets. This enables it to scale up efficiently and improve LLM's reasoning capabilities across diverse scenarios. To train CodePlan, we construct a large-scale dataset of 2M examples that integrate code-form plans with standard prompt-response pairs from existing corpora. With minimal computation overhead during both training and inference, CodePlan achieves a 25.1\% relative improvement compared with directly generating responses, averaged across 13 challenging multi-step reasoning benchmarks, spanning mathematical reasoning, symbolic reasoning, instruction-following, multi-hop QA, and decision-making tasks. Further analysis reveals CodePlan's increasing performance gains on more complex reasoning tasks, as well as significant data efficiency thanks to its generalization ability.