HDFlow: Enhancing LLM Complex Problem-Solving with Hybrid Thinking and Dynamic Workflows

📄 arXiv: 2409.17433v1 📥 PDF

作者: Wenlin Yao, Haitao Mi, Dong Yu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-25

备注: 27 pages, 5 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

HDFlow：结合混合思维与动态工作流增强LLM的复杂问题求解能力

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

关键词: 大型语言模型 复杂推理 动态工作流 混合思维 问题分解 自适应学习 思维链 数据集合成

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在需要多步骤推理和结合多种技能的复杂问题上表现有限。
  2. HDFlow框架通过动态工作流分解问题，并结合快速和慢速思维模式自适应解决复杂推理问题。
  3. 实验表明，HDFlow在推理基准测试中优于Chain-of-Thought，且混合思维在效率和性能间取得平衡。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为HDFlow的新框架，用于增强大型语言模型（LLM）在复杂推理问题上的表现。该框架结合了快速和慢速两种思维模式，并以自适应的方式进行切换。HDFlow包含两个关键组件：一是动态工作流，它能自动将复杂问题分解为更易于管理的子任务，并动态设计工作流来组装专门的LLM或符号推理工具以解决这些子任务；二是混合思维，这是一个通用框架，可以根据问题的复杂性动态地结合快速和慢速思维。此外，本文还提出了一种易于扩展的方法，用于自动合成一个包含27K个具有挑战性的推理问题的大规模数据集，并使用混合思维调整方法在该数据集上训练较小的LLM，以使其内化快速/慢速混合推理策略。在四个推理基准数据集上的实验表明，使用动态工作流的慢速思维明显优于思维链（Chain-of-Thought），而混合思维在提供计算效率和性能之间的有效平衡的同时，实现了最高的准确率。使用混合思维方法进行微调也显著提高了开源语言模型的复杂推理能力。结果表明，慢速思维、动态工作流和混合思维在扩展LLM复杂问题求解的前沿方面具有广阔的前景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在复杂推理问题上的局限性。现有方法，如思维链（Chain-of-Thought），在处理需要多步骤推理和结合多种技能的问题时，效率较低且准确率不高。痛点在于缺乏一种能够灵活适应问题复杂性并有效利用不同推理策略的机制。

核心思路：论文的核心思路是结合快速和慢速两种思维模式，并根据问题的复杂程度动态地选择合适的模式。慢速思维通过动态工作流将复杂问题分解为更小的、更易于管理的子任务，并利用专门的LLM或符号推理工具来解决这些子任务。快速思维则用于处理相对简单的问题，以提高效率。这种混合思维方式旨在在计算效率和性能之间取得平衡。

技术框架：HDFlow框架包含两个主要组件：动态工作流和混合思维。动态工作流首先将复杂问题分解为子任务，然后根据子任务的性质动态地设计工作流，并选择合适的LLM或符号推理工具来解决这些子任务。混合思维则根据问题的复杂性动态地选择快速或慢速思维模式。整体流程包括问题分解、工作流设计、子任务求解和结果整合等步骤。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了动态工作流和混合思维两种方法。动态工作流能够自动地将复杂问题分解为子任务，并动态地设计工作流来解决这些子任务，从而提高了问题求解的灵活性和效率。混合思维则能够根据问题的复杂性动态地选择快速或慢速思维模式，从而在计算效率和性能之间取得平衡。此外，自动合成大规模数据集的方法也为训练LLM提供了充足的数据。

关键设计：动态工作流的关键设计包括子任务分解策略、工作流设计算法和工具选择机制。子任务分解策略旨在将复杂问题分解为尽可能独立的子任务。工作流设计算法旨在根据子任务之间的依赖关系构建高效的工作流。工具选择机制旨在根据子任务的性质选择最合适的LLM或符号推理工具。混合思维的关键设计包括问题复杂性评估方法和思维模式切换策略。问题复杂性评估方法旨在准确地评估问题的复杂程度。思维模式切换策略旨在根据问题的复杂程度动态地选择快速或慢速思维模式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HDFlow框架在四个推理基准数据集上取得了显著的性能提升。使用动态工作流的慢速思维明显优于Chain-of-Thought，而混合思维在提供计算效率和性能之间的有效平衡的同时，实现了最高的准确率。此外，使用混合思维方法进行微调也显著提高了开源语言模型的复杂推理能力。

🎯 应用场景

HDFlow框架具有广泛的应用前景，可应用于智能客服、金融风控、医疗诊断等需要复杂推理的领域。该研究有助于提升LLM在实际应用中的问题解决能力，并推动人工智能技术在各行业的落地。未来，可以进一步探索如何将HDFlow与其他技术相结合，以实现更强大的问题求解能力。

📄 摘要（原文）

Despite recent advancements in large language models (LLMs), their performance on complex reasoning problems requiring multi-step thinking and combining various skills is still limited. To address this, we propose a novel framework HDFlow for complex reasoning with LLMs that combines fast and slow thinking modes in an adaptive manner. Our approach consists of two key components: 1) a new approach for slow, deliberate reasoning called Dynamic Workflow, which automatically decomposes complex problems into more manageable sub-tasks and dynamically designs a workflow to assemble specialized LLM or symbolic reasoning tools to solve sub-tasks; 2) Hybrid Thinking, a general framework that dynamically combines fast and slow thinking based on problem complexity. Finally, we propose an easy-to-scale method for automatically synthesizing a large-scale dataset of 27K challenging reasoning problems for complex reasoning and a hybrid thinking tuning method that trains smaller LLMs on this dataset to internalize the fast/slow hybrid reasoning strategies. Experiments on four reasoning benchmark datasets demonstrate that our slow thinking with dynamic workflows significantly outperforms Chain-of-Thought, and hybrid thinking achieves the highest accuracy while providing an effective balance between computational efficiency and performance. Fine-tuning using our hybrid thinking approach also significantly boosts the complex reasoning capabilities of open-source language models. The results showcase the promise of slow thinking, dynamic workflows, and hybrid thinking in expanding the frontier of complex problem-solving with LLMs\footnote{Code and data will be released at \url{https://github.com/wenlinyao/HDFlow}.}.