Optimizing Chain-of-Thought Reasoning: Tackling Arranging Bottleneck via Plan Augmentation

📄 arXiv: 2410.16812v1 📥 PDF

作者: Yuli Qiu, Jiashu Yao, Heyan Huang, Yuhang Guo

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-22

💡 一句话要点

提出基于计划增强的思维链优化方法，解决长距离推理中的编排瓶颈

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

关键词: 思维链推理 语言模型 多步推理 计划增强 编排瓶颈 长距离推理 工具利用

📋 核心要点

  1. 现有CoT方法侧重于通过微调增强多步推理，但缺乏对推理过程瓶颈的深入分析和针对性解决。
  2. 论文提出基于计划的训练和推理方法，通过抽象计划引导模型生成编排步骤，优化推理过程。
  3. 实验表明，该方法在数学和工具利用任务中，能有效缓解编排瓶颈，提升长距离推理的泛化能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型的多步推理能力在数学和工具利用等任务中至关重要。目前的研究主要集中于通过思维链（CoT）步骤进行微调来提高模型在这些多步推理任务中的性能，但这些方法往往是启发式的，没有探索或解决瓶颈问题。本研究将CoT推理细分为编排和执行两个部分，并发现模型的瓶颈主要在于编排而不是执行。基于这一发现，我们提出了一种基于计划的训练和推理方法，该方法引导模型通过抽象计划生成编排步骤。我们在数学（GSM8k）和工具利用（ToolBench）基准上进行了实验。结果表明，与直接使用CoT数据进行微调相比，我们的方法在缓解编排瓶颈方面取得了更好的性能，尤其是在长距离推理泛化方面表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在多步推理任务中，思维链（CoT）推理的编排瓶颈问题。现有方法主要通过CoT数据微调模型，但缺乏对推理过程的细致分析，未能有效解决编排步骤的困难，尤其是在长距离推理中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是将CoT推理分解为编排和执行两个阶段，并发现编排是主要瓶颈。因此，提出通过引入抽象计划来指导模型生成编排步骤，从而提高推理效率和泛化能力。这种方法旨在让模型在推理前先形成一个高层次的规划，再逐步细化执行。

技术框架：该方法包含两个主要阶段：训练阶段和推理阶段。在训练阶段，模型使用带有抽象计划的CoT数据进行微调，学习如何根据计划生成编排步骤。在推理阶段，模型首先生成一个抽象计划，然后根据该计划逐步生成CoT推理步骤，最终得到答案。整体流程是：输入问题 -> 生成抽象计划 -> 根据计划生成CoT步骤 -> 得到答案。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将CoT推理过程显式地分解为编排和执行两个阶段，并针对编排瓶颈提出了基于计划的解决方案。与传统的CoT微调方法相比，该方法更加关注推理过程的规划性，能够更好地引导模型进行长距离推理。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 抽象计划的表示形式，需要能够简洁地概括推理步骤；2) 如何将抽象计划融入到CoT生成过程中，例如通过prompting或修改模型结构；3) 训练数据的构建方式，需要包含问题、抽象计划和CoT步骤三部分。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节可能根据具体的实验设置而有所不同，论文中应该会详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与直接使用CoT数据进行微调相比，该方法在GSM8k和ToolBench基准上均取得了显著的性能提升。尤其是在长距离推理任务中，该方法能够更好地泛化到新的问题，表明其有效缓解了编排瓶颈。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要复杂推理能力的各种场景，例如智能客服、自动编程、科学研究等。通过提升语言模型的推理能力，可以使其更好地理解用户意图，解决复杂问题，并辅助人类进行决策。未来，该方法有望应用于更广泛的领域，例如机器人控制、游戏AI等。

📄 摘要（原文）

Multi-step reasoning ability of large language models is crucial in tasks such as math and tool utilization. Current researches predominantly focus on enhancing model performance in these multi-step reasoning tasks through fine-tuning with Chain-of-Thought (CoT) steps, yet these methods tend to be heuristic, without exploring nor resolving the bottleneck. In this study, we subdivide CoT reasoning into two parts: arranging and executing, and identify that the bottleneck of models mainly lies in arranging rather than executing. Based on this finding, we propose a plan-based training and reasoning method that guides models to generate arranging steps through abstract plans. We experiment on both math (GSM8k) and tool utilization (ToolBench) benchmarks. Results show that compared to fine-tuning directly with CoT data, our approach achieves a better performance on alleviating arranging bottleneck, particularly excelling in long-distance reasoning generalization.