Iteration of Thought: Leveraging Inner Dialogue for Autonomous Large Language Model Reasoning
作者: Santosh Kumar Radha, Yasamin Nouri Jelyani, Ara Ghukasyan, Oktay Goktas
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.MA
发布日期: 2024-09-19 (更新: 2024-10-01)
💡 一句话要点
提出迭代思维框架以提升大型语言模型的推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 推理能力 迭代思维 内对话代理 响应优化 动态适应性 智能客服 复杂问题求解
📋 核心要点
- 现有方法如思维链和思维树在动态上下文中推理时存在局限，无法有效适应变化。
- 本文提出的迭代思维框架通过内对话代理生成上下文特定的提示，动态调整推理过程。
- 实验结果显示，IoT在复杂推理任务和多跳问答中显著提升了LLMs的响应质量，相较于传统方法有明显进步。
📝 摘要（中文）
迭代人机交互是一种有效利用大型语言模型（LLMs）语言处理能力的方式。通过结构化的对话提示，用户能够影响LLM生成更准确的响应。基于此，本文提出了迭代思维（IoT）框架，通过生成与输入查询及当前响应相关的“思考”提示，动态调整推理路径。与静态方法（如思维链和思维树）不同，IoT在不生成被丢弃的探索性思维的情况下，适应不断变化的上下文。IoT框架包括三个组件：内对话代理（IDA）、LLM代理（LLMA）和迭代提示循环。我们还提出了两种变体：自主迭代思维（AIoT）和引导迭代思维（GIoT）。实验结果表明，IoT在多个数据集上表现出显著的性能提升，展示了其在LLMs自主响应优化中的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型在动态上下文中推理能力不足的问题，尤其是静态方法无法有效适应变化的局限性。
核心思路：提出迭代思维（IoT）框架，通过内对话代理生成与输入查询和当前响应相关的提示，动态调整推理路径，避免生成被丢弃的探索性思维。
技术框架：IoT框架包括三个主要组件：内对话代理（IDA）负责生成上下文特定的提示；LLM代理（LLMA）处理这些提示以优化响应；迭代提示循环实现两者之间的对话。
关键创新：IoT的核心创新在于其动态适应性，能够根据上下文变化调整推理路径，与静态或半静态方法相比，提供更灵活的响应优化机制。
关键设计：在设计中，IDA生成的提示是基于当前上下文的，LLMA则在此基础上进行响应优化。AIoT和GIoT两种变体分别控制迭代的自主性和固定次数，增强了框架的适用性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，IoT在多个数据集上表现出显著的性能提升。例如，在GPQA数据集上，IoT相较于思维链方法提高了响应准确性，展示了其在复杂推理任务中的有效性和适应性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、教育辅导和复杂问题求解等场景。通过提升大型语言模型的推理能力，IoT框架能够在更少的人为干预下，提供更准确和高效的响应，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Iterative human engagement is a common and effective means of leveraging the advanced language processing power of large language models (LLMs). Using well-structured prompts in a conversational manner, human users can effectively influence an LLM to develop more thoughtful and accurate responses. Motivated by this insight, we propose the Iteration of Thought (IoT) framework for enhancing LLM responses by generating "thought"-provoking prompts vis a vis an input query and the current iteration of an LLM's response. Unlike static or semi-static approaches, e.g. Chain of Thought (CoT) or Tree of Thoughts (ToT), IoT adapts its reasoning path dynamically, based on evolving context, and without generating alternate explorative thoughts which are ultimately discarded. The three components of the IoT framework are (1) an Inner Dialogue Agent (IDA) responsible for generating instructive, context-specific prompts; (2) an LLM Agent (LLMA) that processes these prompts to refine its responses; and (3) an iterative prompting loop that implements a conversation between the former two components. We introduce two variants of our framework: Autonomous Iteration of Thought (AIoT), where an LLM decides when to stop iterating, and Guided Iteration of Thought (GIoT), which always forces a fixed number iterations. We investigate the performance of IoT across various datasets, spanning complex reasoning tasks from the GPQA dataset, explorative problem-solving in Game of 24, puzzle solving in Mini Crosswords, and multi-hop question answering from the HotpotQA dataset. Our results show that IoT represents a viable paradigm for autonomous response refinement in LLMs, showcasing significant improvements over CoT and thereby enabling more adaptive and efficient reasoning systems that minimize human intervention.