SG-FSM: A Self-Guiding Zero-Shot Prompting Paradigm for Multi-Hop Question Answering Based on Finite State Machine

📄 arXiv: 2410.17021v1 📥 PDF

作者: Xiaochen Wang, Junqing He, Liang Chen, Reza Haf Zhe Yang, Yiru Wang, Xiangdi Meng, Kunhao Pan, Zhifang Sui

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-22

💡 一句话要点

提出SG-FSM，解决LLM在多跳问答中存在的幻觉和误差传播问题

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

关键词: 多跳问答 大型语言模型 有限状态机 自引导 思维链 误差传播 幻觉

📋 核心要点

  1. 现有LLM在多跳问答中面临幻觉、误差传播和上下文长度限制等挑战。
  2. SG-FSM将复杂问题分解为子问题，迭代求解并自我纠正，模拟有限状态机。
  3. 实验表明，SG-FSM在多个数据集上优于现有方法，并减少了幻觉现象。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM），如OpenAI-o1，在自然语言推理任务中表现出令人印象深刻的能力。然而，由于幻觉、误差传播和有限的上下文长度等问题，多跳问答（MHQA）对许多现有模型来说仍然具有挑战性。为了解决这些挑战并提高LLM在MHQA上的性能，我们提出了自引导有限状态机（SG-FSM），旨在加强多跳推理能力。与传统的思维链方法不同，SG-FSM通过迭代地将复杂问题分解为子问题，并进行自我纠正以提高准确性来解决MHQA。它一次处理一个子问题，并根据当前上下文和结果动态决定下一步，其运作方式非常像一个自动机。在各种基准测试上的实验表明了我们方法的有效性，在诸如Musique等具有挑战性的数据集上优于强大的基线模型。SG-FSM减少了幻觉，即使存在中间错误也能恢复正确的最终答案。它还提高了对指定输出格式的遵守程度，从而大大简化了评估。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在多跳问答（MHQA）任务中存在的幻觉、误差传播以及上下文长度限制等问题。现有的思维链（Chain-of-Thought, CoT）方法在处理复杂的多跳推理时，容易产生中间步骤的错误，并最终影响答案的准确性。此外，LLM容易产生幻觉，即生成与事实不符的内容，进一步降低了MHQA的可靠性。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的多跳问答过程分解为一系列子问题，并采用类似有限状态机（FSM）的迭代方式逐步解决。通过动态地根据当前状态（即已解决的子问题和上下文）决定下一步要解决的子问题，并进行自我纠正，从而降低误差传播的风险，并减少幻觉的产生。这种方法模拟了人类逐步推理的过程，使得LLM能够更有效地处理复杂的多跳推理任务。

技术框架：SG-FSM的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 问题分解：将原始的多跳问题分解为一系列子问题。2) 子问题求解：利用LLM对每个子问题进行求解，并生成相应的答案。3) 状态更新：根据子问题的答案更新当前状态，包括上下文信息和已解决的子问题。4) 下一步决策：根据当前状态，动态地决定下一步要解决的子问题。5) 答案整合：将所有子问题的答案整合起来，得到最终的答案。整个过程类似于一个自动机，根据输入（问题）和当前状态，不断地进行状态转移，直到得到最终的答案。

关键创新：SG-FSM的关键创新在于其自引导的迭代推理方式，以及对有限状态机概念的引入。与传统的思维链方法不同，SG-FSM不是简单地将问题分解为一系列步骤，而是根据当前状态动态地决定下一步的推理方向。这种自适应的推理方式使得模型能够更好地应对复杂的多跳推理任务，并减少误差传播的风险。此外，SG-FSM通过自我纠正机制，能够检测并纠正中间步骤的错误，从而提高最终答案的准确性。

关键设计：SG-FSM的关键设计包括：1) 子问题分解策略：如何将原始问题分解为合适的子问题，需要仔细设计。2) 下一步决策机制：如何根据当前状态动态地决定下一步要解决的子问题，可能需要用到强化学习或启发式算法。3) 自我纠正机制：如何检测并纠正中间步骤的错误，可以使用一致性检查或知识库验证等方法。4) 状态表示：如何有效地表示当前状态，包括上下文信息和已解决的子问题，可以使用向量表示或图结构等方法。论文中可能涉及具体的参数设置，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SG-FSM在多个多跳问答数据集上取得了显著的性能提升，尤其是在Musique等具有挑战性的数据集上，优于现有的强基线模型。SG-FSM能够有效地减少幻觉现象，即使在中间步骤出现错误的情况下，也能恢复正确的最终答案。此外，SG-FSM还提高了对指定输出格式的遵守程度，简化了评估过程。

🎯 应用场景

SG-FSM具有广泛的应用前景，可应用于智能客服、知识图谱问答、医疗诊断辅助等领域。通过提高LLM在多跳问答任务中的准确性和可靠性，SG-FSM能够帮助用户更有效地获取所需信息，并做出更明智的决策。未来，SG-FSM有望成为构建更智能、更可靠的AI系统的关键技术。

📄 摘要（原文）

Large Language Models with chain-of-thought prompting, such as OpenAI-o1, have shown impressive capabilities in natural language inference tasks. However, Multi-hop Question Answering (MHQA) remains challenging for many existing models due to issues like hallucination, error propagation, and limited context length. To address these challenges and enhance LLMs' performance on MHQA, we propose the Self-Guiding prompting Finite State Machine (SG-FSM), designed to strengthen multi-hop reasoning abilities. Unlike traditional chain-of-thought methods, SG-FSM tackles MHQA by iteratively breaking down complex questions into sub-questions, correcting itself to improve accuracy. It processes one sub-question at a time, dynamically deciding the next step based on the current context and results, functioning much like an automaton. Experiments across various benchmarks demonstrate the effectiveness of our approach, outperforming strong baselines on challenging datasets such as Musique. SG-FSM reduces hallucination, enabling recovery of the correct final answer despite intermediate errors. It also improves adherence to specified output formats, simplifying evaluation significantly.