Think Thrice Before You Act: Progressive Thought Refinement in Large Language Models
作者: Chengyu Du, Jinyi Han, Yizhou Ying, Aili Chen, Qianyu He, Haokun Zhao, Sirui Xia, Haoran Guo, Jiaqing Liang, Zulong Chen, Liangyue Li, Yanghua Xiao
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-10-17
备注: 10 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出PTR框架，通过渐进式思维提炼提升大语言模型在开放场景下的性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 思维提炼 渐进式学习 弱监督学习 自我改进 开放域任务 思维链
📋 核心要点
- 现有方法依赖监督信号评估响应，难以评估开放场景下的输出质量，且泛化性不足。
- PTR框架通过构建高质量的渐进式提炼数据集，并设计思维掩码微调策略，提升LLM的自我改进能力。
- 实验表明，PTR在多个任务上显著提升LLM性能，尤其在开放任务中，响应质量得到明显改善。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为渐进式思维提炼（PTR）的框架，旨在使大型语言模型（LLM）能够逐步改进其响应。与依赖监督信号评估先前响应的现有方法不同，PTR适用于更开放的场景。PTR包含两个阶段：(1) 思维数据构建阶段：采用弱模型和强模型协同选择策略，构建高质量的渐进式提炼数据集，确保从思维到答案的逻辑一致性，并在每一轮逐步改进答案。(2) 思维掩码微调阶段：设计了一种训练结构，通过掩盖“思维”并调整损失权重，鼓励LLM改进先前的思维，从而学习隐式地理解“如何改进”而不是“什么是正确的”。实验结果表明，PTR在十项不同的任务中显著提高了LLM的性能（平均从49.6%提高到53.5%），而无需针对特定任务进行微调。在更开放的任务中，LLM在响应质量方面也表现出显著的改进，表明PTR确实教会了LLM随着时间的推移进行自我改进。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型（LLM）的改进方法通常依赖于大量的监督信号来评估之前的响应，这在开放式的场景中难以有效评估输出质量。此外，这些方法通常是为特定任务设计的，限制了它们在新领域的泛化能力。因此，如何让LLM在缺乏强监督的情况下，逐步改进自身的思考和回答，是一个亟待解决的问题。
核心思路：PTR的核心思路是通过构建一个高质量的渐进式提炼数据集，并设计一种特殊的训练方式，让LLM学习如何改进先前的思考过程。PTR不直接告诉模型“什么是正确的”，而是引导模型理解“如何改进”，从而提升其自我改进的能力。这种方式更符合人类的思考模式，也更适用于开放式的场景。
技术框架：PTR框架包含两个主要阶段： 1. 思维数据构建阶段：利用弱模型和强模型协同选择策略，构建高质量的渐进式提炼数据集。该数据集包含多轮的思考过程和对应的答案，每一轮的答案都是对前一轮答案的改进。 2. 思维掩码微调阶段：设计一种特殊的训练结构，通过掩盖“思维”部分，并调整损失权重，鼓励LLM关注如何改进先前的思考，而不是直接预测正确答案。
关键创新：PTR的关键创新在于其弱监督的渐进式提炼方法。与传统的依赖强监督信号的方法不同，PTR通过构建高质量的渐进式提炼数据集，并设计思维掩码微调策略，让LLM学习如何自我改进。这种方法更适用于开放式的场景，也更具有泛化能力。
关键设计：在思维数据构建阶段，采用了弱模型和强模型协同选择策略，以确保数据集的质量和多样性。在思维掩码微调阶段，设计了一种特殊的损失函数，该损失函数对“思维”部分进行了掩盖，并调整了不同部分的损失权重，以鼓励LLM关注如何改进先前的思考。具体来说，损失函数可能包含两部分：一部分是预测答案的损失，另一部分是改进思维的损失。通过调整这两部分的权重，可以控制LLM对改进思维的关注程度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，PTR框架在十项不同的任务中显著提高了LLM的性能，平均提升幅度为3.9%（从49.6%提高到53.5%），且无需针对特定任务进行微调。尤其是在更开放的任务中，LLM在响应质量方面也表现出显著的改进，表明PTR确实教会了LLM随着时间的推移进行自我改进。
🎯 应用场景
PTR框架可应用于各种需要LLM进行复杂推理和决策的场景，例如智能客服、内容创作、代码生成等。通过不断改进LLM的思考过程，可以提高其在这些场景下的性能和可靠性。此外，PTR还可以用于提升LLM在开放式对话和问答中的表现，使其能够更好地理解用户意图并提供更准确、更全面的回答。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in large language models (LLMs) have demonstrated that progressive refinement, rather than providing a single answer, results in more accurate and thoughtful outputs. However, existing methods often rely heavily on supervision signals to evaluate previous responses, making it difficult to assess output quality in more open-ended scenarios effectively. Additionally, these methods are typically designed for specific tasks, which limits their generalization to new domains. To address these limitations, we propose Progressive Thought Refinement (PTR), a framework that enables LLMs to refine their responses progressively. PTR operates in two phases: (1) Thought data construction stage: We propose a weak and strong model collaborative selection strategy to build a high-quality progressive refinement dataset to ensure logical consistency from thought to answers, and the answers are gradually refined in each round. (2) Thought-Mask Fine-Tuning Phase: We design a training structure to mask the "thought" and adjust loss weights to encourage LLMs to refine prior thought, teaching them to implicitly understand "how to improve" rather than "what is correct." Experimental results show that PTR significantly enhances LLM performance across ten diverse tasks (avg. from 49.6% to 53.5%) without task-specific fine-tuning. Notably, in more open-ended tasks, LLMs also demonstrate substantial improvements in the quality of responses beyond mere accuracy, suggesting that PTR truly teaches LLMs to self-improve over time.