Flow-DPO: Improving LLM Mathematical Reasoning through Online Multi-Agent Learning

📄 arXiv: 2410.22304v1 📥 PDF

作者: Yihe Deng, Paul Mineiro

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-10-29

备注: 5 pages, 4 figures, 1 table

💡 一句话要点

Flow-DPO：通过在线多智能体学习提升LLM数学推理能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 数学推理 在线学习 多智能体学习 直接偏好优化

📋 核心要点

  1. LLM在数学推理方面面临挑战，生成详细且准确的推理过程仍然是一个难题。
  2. 论文提出使用在线学习Flows，通过多个LLM智能体协作生成高质量推理轨迹。
  3. 实验表明，该方法生成的推理轨迹能有效提升LLM在数学推理任务中的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，利用在线学习的 extbf{Flows}来生成高质量的推理轨迹，用于大型语言模型（LLM）的微调。该方法采用增量式输出生成Flow，其中组件LLM通过迭代通信协作构建解决方案。我们使用在线直接偏好优化（DPO）学习和rollout来训练Flow，为每个训练样本生成DPO对，并实时更新模型。通过直接比较我们的方法生成的推理轨迹与直接模型推理产生的轨迹的质量，证明了我们的方法在提高LLM在数学推理任务中的性能方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在数学推理任务中生成高质量推理轨迹的难题。现有方法，如直接模型推理，难以产生足够详细和准确的推理过程，导致LLM在复杂数学问题上的表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用多个LLM智能体协同工作，通过增量式输出生成Flow来构建解决方案。每个智能体负责推理过程中的一部分，并通过迭代通信逐步完善推理轨迹。这种方法能够更有效地探索解空间，生成更准确和详细的推理过程。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 增量式输出生成Flow：多个LLM智能体组成一个Flow，每个智能体负责生成推理过程的一部分。2) 迭代通信：智能体之间通过迭代通信，共享和更新推理结果，逐步完善推理轨迹。3) 在线DPO学习：使用在线直接偏好优化（DPO）算法，根据rollout生成的DPO对实时更新模型。

关键创新：最重要的技术创新点在于使用在线多智能体学习Flows来生成高质量的推理轨迹。与传统的单模型推理方法相比，该方法能够更有效地探索解空间，生成更准确和详细的推理过程。此外，使用在线DPO学习能够实时更新模型，提高训练效率。

关键设计：Flow的具体结构和智能体之间的通信方式是关键设计。论文可能涉及如何设计Flow的拓扑结构，如何定义智能体之间的通信协议，以及如何选择合适的DPO损失函数等技术细节。具体的参数设置和网络结构等细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，Flow-DPO方法能够有效提高LLM在数学推理任务中的性能。具体性能数据、对比基线和提升幅度等信息需要在论文中查找（未知）。实验结果表明，该方法生成的推理轨迹质量明显优于直接模型推理产生的轨迹。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在数学、科学、工程等领域的推理能力。通过生成高质量的推理轨迹，可以帮助LLM更好地理解和解决复杂问题，提高其在教育、科研和工业等领域的应用价值。未来，该方法有望推广到其他需要复杂推理的任务中。

📄 摘要（原文）

Mathematical reasoning is a crucial capability for Large Language Models (LLMs), yet generating detailed and accurate reasoning traces remains a significant challenge. This paper introduces a novel approach to produce high-quality reasoning traces for LLM fine-tuning using online learning \textbf{Flows}. Our method employs an incremental output production Flow, where component LLMs collaboratively construct solutions through iterative communication. We train the Flow using online Direct Preference Optimization (DPO) learning with rollouts, generating DPO pairs for each training example and updating models in real-time. We directly compare the quality of reasoning traces generated by our method with those produced through direct model inference, demonstrating the effectiveness of our approach in improving LLM performance in mathematical reasoning tasks.