Steering Large Language Models between Code Execution and Textual Reasoning

📄 arXiv: 2410.03524v2 📥 PDF

作者: Yongchao Chen, Harsh Jhamtani, Srinagesh Sharma, Chuchu Fan, Chi Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-04 (更新: 2025-03-02)

备注: 32 pages, 12 figures, 12 tables

期刊: The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR'2025)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出三种方法，提升大型语言模型在代码执行与文本推理间的引导能力

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

关键词: 大型语言模型 代码生成 文本推理 智能体引导 任务分解

📋 核心要点

  1. 现有方法在引导LLM进行代码生成和文本推理之间切换时存在不足，缺乏一种最优策略。
  2. 提出三种方法，旨在更好地引导LLM在代码执行和文本推理之间进行选择，以提高解决复杂任务的效率。
  3. 实验表明，提出的方法能够显著提升LLM在代码/文本生成方面的性能，并对token长度和运行时成本进行了详细分析。

📝 摘要（中文）

当前研究主要集中于通过优化多智能体框架或推理链来增强大型语言模型（LLM）的文本推理能力。然而，许多基准任务可以通过直接编码以100%的成功率解决，这种方法更具可扩展性，并避免了与文本迭代和搜索相关的计算开销。文本推理在解决数学、逻辑、优化和搜索等挑战性任务时存在固有的局限性，这些问题不太可能通过简单地扩大模型和数据规模来解决。最近发布的OpenAI GPT Code Interpreter和AutoGen等多智能体框架已经展示了集成代码生成和执行以解决复杂任务的卓越能力。然而，基于我们对7种现有流行方法在单轮和多轮设置下，针对14个任务和6种LLM（包括新的O1-preview）的实验，目前还没有一种最佳方法可以正确地引导LLM在需要时编写代码。我们发现了一些有趣的模式，即模型使用代码与文本推理的偏好会随着任务复杂性和模型大小的演变而变化，甚至导致了惊人的逆向缩放行为。我们还发现，即使任务可以通过代码解决，LLM编写的代码的结果并不总是比使用文本推理更好。为了缓解上述问题，我们提出了三种方法来更好地引导LLM代码/文本生成，并取得了显著的改进。我们彻底讨论了所有方法的token长度和运行时的成本。我们认为引导LLM代码/文本生成的问题对于未来的研究至关重要，并且有很大的改进空间。项目页面、数据集和代码可在https://yongchao98.github.io/CodeSteer/上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在解决复杂任务时，如何有效地引导其在代码执行和文本推理之间进行选择的问题。现有方法要么过度依赖文本推理，导致计算开销大且难以解决某些特定问题，要么无法准确判断何时应该使用代码，导致效率低下甚至错误的结果。现有的引导方法缺乏灵活性和适应性，无法根据任务的特性和模型的能力进行动态调整。

核心思路：论文的核心思路是设计一种更智能的引导机制，使LLM能够根据任务的性质和自身的优势，动态地选择合适的解决策略（代码执行或文本推理）。这种引导机制需要能够识别任务中适合代码执行的部分，并促使LLM生成相应的代码。同时，也要避免LLM在不适合使用代码的情况下过度依赖代码执行，从而提高整体的解决问题的效率和准确性。

技术框架：论文提出的技术框架包含三个主要组成部分（具体方法名称未知，以下为推测）：1. 任务分析模块：用于分析输入任务的特性，判断哪些部分适合使用代码执行，哪些部分更适合使用文本推理。2. 策略选择模块：根据任务分析的结果，动态地选择合适的解决策略（代码执行或文本推理）。3. 代码生成/文本推理模块：根据策略选择的结果，调用相应的模块生成代码或进行文本推理。整个流程旨在实现LLM在代码执行和文本推理之间的无缝切换和协同工作。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种动态的引导机制，能够根据任务的特性和模型的能力，自适应地选择合适的解决策略。与现有方法相比，该方法更加灵活和高效，能够更好地利用LLM的优势，提高解决复杂任务的效率和准确性。此外，论文还发现了LLM在代码执行和文本推理方面的逆向缩放行为，为未来的研究提供了重要的启示。

关键设计：具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未知。但可以推测，任务分析模块可能使用某种形式的分类器或回归器来预测任务的难度和适合代码执行的程度。策略选择模块可能使用某种形式的强化学习或策略梯度方法来优化策略选择的策略。代码生成模块可能使用某种形式的序列到序列模型或Transformer模型来生成代码。损失函数的设计可能需要考虑代码的正确性、执行效率以及与文本推理结果的一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的三种方法能够显著提升LLM在代码/文本生成方面的性能。具体的性能数据和提升幅度未知，但论文强调了对token长度和运行时成本进行了详细的分析，表明该方法在提高性能的同时，也考虑了计算资源的消耗。此外，论文还发现了LLM在代码执行和文本推理方面的逆向缩放行为，为未来的研究提供了重要的启示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要复杂推理和计算的任务，例如科学计算、数据分析、软件开发和自动化决策等领域。通过提升LLM在代码执行和文本推理之间的引导能力，可以显著提高这些任务的效率和准确性，并降低人工干预的需求。未来的影响包括更智能的自动化工具、更高效的科学研究方法和更可靠的决策支持系统。

📄 摘要（原文）

While a lot of recent research focuses on enhancing the textual reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) by optimizing the multi-agent framework or reasoning chains, several benchmark tasks can be solved with 100\% success through direct coding, which is more scalable and avoids the computational overhead associated with textual iterating and searching. Textual reasoning has inherent limitations in solving tasks with challenges in math, logics, optimization, and searching, which is unlikely to be solved by simply scaling up the model and data size. The recently released OpenAI GPT Code Interpreter and multi-agent frameworks such as AutoGen have demonstrated remarkable proficiency of integrating code generation and execution to solve complex tasks using LLMs. However, based on our experiments on 7 existing popular methods for steering code/text generation in both single- and multi-turn settings with 14 tasks and 6 types of LLMs (including the new O1-preview), currently there is no optimal method to correctly steer LLMs to write code when needed. We discover some interesting patterns on when models use code vs. textual reasoning with the evolution to task complexity and model sizes, which even result in an astonishingly inverse scaling behavior. We also discover that results from LLM written code are not always better than using textual reasoning, even if the task could be solved through code. To mitigate the above issues, we propose three methods to better steer LLM code/text generation and achieve a notable improvement. The costs of token lengths and runtime are thoroughly discussed for all the methods. We believe the problem of steering LLM code/text generation is critical for future research and has much space for further improvement. Project Page, Datasets, and Codes are available at https://yongchao98.github.io/CodeSteer/.