Unlocking Structured Thinking in Language Models with Cognitive Prompting

📄 arXiv: 2410.02953v3 📥 PDF

作者: Oliver Kramer, Jill Baumann

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-03 (更新: 2024-11-30)

备注: 6 pages, submitted to ESANN 2025

💡 一句话要点

提出认知提示方法，利用结构化认知操作提升LLM在复杂问题上的推理能力

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

关键词: 认知提示 大型语言模型 结构化推理 算术推理 问题分解

📋 核心要点

  1. 现有LLM在复杂推理任务中表现不足，缺乏人类的结构化认知过程。
  2. 认知提示通过模仿人类认知操作，如分解问题、抽象关键信息等，引导LLM进行结构化推理。
  3. 实验表明，认知提示显著提升了LLM在GSM8K算术推理基准上的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的认知提示方法，旨在通过结构化的、类人的认知操作来引导大型语言模型（LLMs）解决问题，这些操作包括目标澄清、分解、过滤、抽象和模式识别。通过采用系统性的、逐步推理的方式，认知提示使LLMs能够更有效地处理复杂的、多步骤任务。我们引入了三种变体：认知操作的确定性序列、LLM动态选择认知操作的自适应变体，以及使用生成的正确解决方案作为少样本链式思考提示的混合变体。在算术推理基准GSM8K上的LLaMA、Gemma~2和Qwen模型（每种模型都有两种尺寸）的实验表明，与标准问答相比，认知提示显著提高了性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在复杂、多步骤推理任务中表现不佳的问题。现有的方法，如直接问答或简单的链式思考（Chain-of-Thought, CoT）提示，往往难以有效地引导LLMs进行结构化和系统性的推理，导致性能受限。这些方法缺乏模仿人类解决问题时所采用的认知过程，例如目标澄清、问题分解和信息过滤等。

核心思路：论文的核心思路是引入“认知提示”，通过模拟人类的认知操作来指导LLMs进行问题求解。这种方法的核心在于将复杂的推理过程分解为一系列更小的、更易于管理的认知步骤，例如明确目标、分解问题、过滤无关信息、进行抽象和识别模式。通过显式地引导LLMs执行这些认知操作，可以提高其推理的准确性和效率。

技术框架：认知提示方法包含三种变体：1) 确定性序列：预先定义一系列固定的认知操作，并按照该顺序执行。2) 自适应变体：LLM动态地选择和排序认知操作，使其能够根据问题的具体情况调整推理过程。3) 混合变体：利用生成的正确解决方案作为少样本CoT提示，进一步提升性能。整体流程通常包括：输入问题 -> 执行认知操作序列 -> 生成最终答案。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将人类的认知过程显式地融入到LLM的提示设计中。与传统的CoT提示相比，认知提示更加结构化和系统化，能够更好地引导LLMs进行推理。自适应变体的设计允许LLM根据问题的特点动态调整推理策略，提高了方法的灵活性和适应性。

关键设计：论文中没有明确给出具体的参数设置或损失函数等细节。关键设计在于认知操作的选择和定义，以及如何将这些操作转化为有效的提示。例如，目标澄清可能涉及要求LLM首先总结问题的目标，问题分解可能涉及要求LLM将问题分解为更小的子问题。自适应变体需要设计一个机制，使LLM能够根据当前状态选择合适的认知操作。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，认知提示方法在GSM8K算术推理基准上显著提高了LLMs的性能。例如，使用认知提示的LLaMA、Gemma~2和Qwen模型在不同尺寸下均优于标准问答方法。具体提升幅度取决于模型的大小和所使用的认知提示变体。这些结果表明，认知提示是一种有效的提升LLMs推理能力的方法。

🎯 应用场景

认知提示方法具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要复杂推理的任务，例如数学问题求解、代码生成、逻辑推理、医疗诊断等。该方法可以提高LLMs在这些领域的性能，使其能够更好地辅助人类解决复杂问题。未来，该方法可以进一步扩展到其他领域，并与其他技术相结合，例如知识图谱和强化学习，以实现更强大的推理能力。

📄 摘要（原文）

We propose cognitive prompting as a novel approach to guide problem-solving in large language models (LLMs) through structured, human-like cognitive operations, such as goal clarification, decomposition, filtering, abstraction, and pattern recognition. By employing systematic, step-by-step reasoning, cognitive prompting enables LLMs to tackle complex, multi-step tasks more efficiently. We introduce three variants: a deterministic sequence of cognitive operations, a self-adaptive variant in which the LLM dynamically selects the sequence of cognitive operations, and a hybrid variant that uses generated correct solutions as few-shot chain-of-thought prompts. Experiments with LLaMA, Gemma~2, and Qwen models in each two sizes on the arithmetic reasoning benchmark GSM8K demonstrate that cognitive prompting significantly improves performance compared to standard question answering.