Instance-adaptive Zero-shot Chain-of-Thought Prompting

📄 arXiv: 2409.20441v3 📥 PDF

作者: Xiaosong Yuan, Chen Shen, Shaotian Yan, Xiaofeng Zhang, Liang Xie, Wenxiao Wang, Renchu Guan, Ying Wang, Jieping Ye

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-30 (更新: 2024-10-31)

备注: Accepted by NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出实例自适应的零样本思维链提示方法，提升LLM推理能力

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

关键词: 零样本学习 思维链提示 大型语言模型 实例自适应 信息流分析 推理能力 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有零样本CoT方法采用单一任务级提示，忽略了不同实例对提示的需求差异，导致推理效果受限。
  2. 论文提出实例自适应提示策略（IAP），通过分析信息流，区分好坏提示，为每个实例选择更合适的提示。
  3. 实验结果表明，IAP在数学、逻辑和常识推理任务上，相较于传统零样本CoT方法，性能得到显著提升。

📝 摘要（中文）

零样本思维链（CoT）提示作为一种简单有效的策略，可以增强大型语言模型（LLM）在实际推理任务中的性能。然而，单一的任务级提示统一应用于所有实例的有效性是有限的，因为一个提示不可能适合所有情况，更合适的方法应该仔细考虑提示和每个实例之间的交互。本文提出了一种实例自适应提示算法，作为一种替代的零样本CoT推理方案，通过自适应地区分好坏提示。具体来说，我们首先通过信息流的视角对LLM进行分析，以检测零样本CoT推理下的机制，我们发现从问题到提示和从问题到理由的信息流共同影响推理结果最大。我们注意到，更好的零样本CoT推理需要提示从问题中获取语义信息，然后理由直接和间接地从问题中聚合足够的信息。相反，缺少任何一个都可能导致不良结果。由此，我们进一步提出了一种用于零样本CoT推理的实例自适应提示策略（IAP）。在数学、逻辑和常识推理任务（例如，GSM8K、MMLU、Causal Judgement）上使用LLaMA-2、LLaMA-3和Qwen进行的实验获得了持续的改进，表明实例自适应零样本CoT提示比其他具有一些精选提示或复杂程序的任务级方法表现更好，显示了我们在零样本CoT推理机制中的发现的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零样本思维链（CoT）提示中，单一任务级提示无法适应不同实例的问题。现有方法对所有实例使用相同的提示，忽略了实例间的差异性，导致部分实例的推理效果不佳。这种一刀切的方法无法充分利用大型语言模型的推理潜力。

核心思路：论文的核心思路是根据每个实例的特点，自适应地选择或生成更合适的提示。通过分析信息流，判断提示是否能够有效地从问题中提取信息，并指导后续的推理过程。核心在于区分“好”提示和“坏”提示，并利用“好”提示进行推理。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 使用多个不同的提示对同一个问题进行推理；2) 通过信息流分析，评估每个提示的质量，判断其是否能够有效地从问题中提取信息；3) 根据提示的质量，选择或组合提示，生成实例自适应的提示；4) 使用实例自适应的提示进行最终的推理。

关键创新：最重要的创新点在于提出了基于信息流分析的提示质量评估方法。该方法能够有效地判断提示是否能够从问题中提取关键信息，从而为实例自适应的提示选择提供依据。与现有方法相比，该方法无需人工干预，能够自动地为每个实例选择最合适的提示。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 信息流的计算方式，具体如何量化问题到提示、问题到理由的信息传递；2) 提示质量的评估指标，如何将信息流转化为提示质量的评分；3) 实例自适应提示的选择策略，如何根据提示质量选择或组合提示。具体参数设置和网络结构等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，实例自适应零样本CoT提示在GSM8K、MMLU和Causal Judgement等数据集上，使用LLaMA-2、LLaMA-3和Qwen等模型，均取得了显著的性能提升。具体提升幅度在论文中未给出明确的数值，但强调了该方法优于其他任务级方法，证明了实例自适应提示的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要复杂推理能力的自然语言处理任务中，例如问答系统、对话系统、机器翻译等。通过提升LLM的推理能力，可以提高这些应用在实际场景中的表现，例如在教育领域，可以用于智能辅导系统，帮助学生解决复杂的数学问题。

📄 摘要（原文）

Zero-shot Chain-of-Thought (CoT) prompting emerges as a simple and effective strategy for enhancing the performance of large language models (LLMs) in real-world reasoning tasks. Nonetheless, the efficacy of a singular, task-level prompt uniformly applied across the whole of instances is inherently limited since one prompt cannot be a good partner for all, a more appropriate approach should consider the interaction between the prompt and each instance meticulously. This work introduces an instance-adaptive prompting algorithm as an alternative zero-shot CoT reasoning scheme by adaptively differentiating good and bad prompts. Concretely, we first employ analysis on LLMs through the lens of information flow to detect the mechanism under zero-shot CoT reasoning, in which we discover that information flows from question to prompt and question to rationale jointly influence the reasoning results most. We notice that a better zero-shot CoT reasoning needs the prompt to obtain semantic information from the question then the rationale aggregates sufficient information from the question directly and via the prompt indirectly. On the contrary, lacking any of those would probably lead to a bad one. Stem from that, we further propose an instance-adaptive prompting strategy (IAP) for zero-shot CoT reasoning. Experiments conducted with LLaMA-2, LLaMA-3, and Qwen on math, logic, and commonsense reasoning tasks (e.g., GSM8K, MMLU, Causal Judgement) obtain consistent improvement, demonstrating that the instance-adaptive zero-shot CoT prompting performs better than other task-level methods with some curated prompts or sophisticated procedures, showing the significance of our findings in the zero-shot CoT reasoning mechanism.