Reasoning Paths Optimization: Learning to Reason and Explore From Diverse Paths

📄 arXiv: 2410.10858v1 📥 PDF

作者: Yew Ken Chia, Guizhen Chen, Weiwen Xu, Luu Anh Tuan, Soujanya Poria, Lidong Bing

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-10-07

备注: EMNLP 2024 camera ready version

💡 一句话要点

提出推理路径优化方法以提升复杂问题求解能力

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

关键词: 推理路径优化 多步推理 语言模型 数据效率 复杂问题求解

📋 核心要点

  1. 现有模型在复杂问题求解中存在推理路径中断的风险，导致错误频发。
  2. 提出的推理路径优化（RPO）框架通过鼓励有利推理路径并惩罚不利路径来提升模型推理能力。
  3. 实验结果显示，RPO在多步推理任务上显著提升了大型语言模型的性能，GSM8K和MMLU（STEM）分别提高了3.1%和4.3%。

📝 摘要（中文）

先进模型如OpenAI的o1在逐步推理方面展现出令人印象深刻的解决能力，但在处理更复杂问题时仍可能出现错误，导致推理路径中断。我们将此归因于广泛的解空间，每一步都有可能偏离正确方向。为增强语言模型的推理能力，我们提出了一种名为推理路径优化（RPO）的专门训练框架，旨在从多样化路径中学习推理与探索。该方法在每个推理步骤中鼓励有利分支，同时惩罚不利分支，从而提升模型的整体问题解决性能。RPO不依赖于大规模人工标注的推理或封闭源模型的输出，具有可扩展性和数据效率。实验结果表明，该框架显著提升了大型语言模型的推理性能，在GSM8K和MMLU（STEM）上分别提高了3.1%和4.3%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有语言模型在复杂推理任务中频繁出现的错误，导致推理路径中断的问题。现有方法在面对广泛解空间时，容易在每一步中偏离正确方向，影响最终结果。

核心思路：论文提出的推理路径优化（RPO）框架，通过设计一种训练机制，鼓励模型在推理过程中选择有利的路径，同时对不利路径进行惩罚，从而提升整体推理性能。这样的设计旨在引导模型更有效地探索解空间。

技术框架：RPO的整体架构包括多个模块，首先是推理路径的生成模块，其次是路径评估模块，最后是优化模块。模型在每一步推理中会生成多个可能的路径，并通过评估模块对这些路径进行打分，优化模块则根据评分结果调整模型的学习方向。

关键创新：RPO的核心创新在于其不依赖于大规模人工标注的推理或封闭源模型的输出，具有较高的可扩展性和数据效率。这一方法与传统依赖大量标注数据的训练方式本质上有所区别。

关键设计：在RPO中，设计了特定的损失函数以平衡有利和不利路径的选择，同时采用了适应性学习率调整策略，以提高模型在多步推理任务中的学习效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，推理路径优化框架显著提升了大型语言模型的推理性能。在GSM8K数据集上，模型性能提高了3.1%；在MMLU（STEM）数据集上，性能提升达4.3%。这些结果显示了RPO在复杂推理任务中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、科学计算和复杂决策支持系统等。通过提升语言模型在多步推理任务中的表现，RPO可以帮助学生解决数学和科学问题，支持科研人员进行复杂数据分析，并在商业决策中提供更为准确的推理支持。未来，该方法有望在更多实际场景中得到应用，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Advanced models such as OpenAI o1 exhibit impressive problem-solving capabilities through step-by-step reasoning. However, they may still falter on more complex problems, making errors that disrupt their reasoning paths. We attribute this to the expansive solution space, where each step has the risk of diverging into mistakes. To enhance language model reasoning, we introduce a specialized training framework called Reasoning Paths Optimization (RPO), which enables learning to reason and explore from diverse paths. Our approach encourages favorable branches at each reasoning step while penalizing unfavorable ones, enhancing the model's overall problem-solving performance. Reasoning Paths Optimization does not rely on large-scale human-annotated rationales or outputs from closed-source models, making it scalable and data-efficient. We focus on multi-step reasoning tasks, such as math word problems and science-based exam questions. The experiments demonstrate that our framework significantly enhances the reasoning performance of large language models, with up to 3.1% and 4.3% improvement on GSM8K and MMLU (STEM) respectively. Our data and code can be found at https://reasoning-paths.github.io.