Dynamic Strategy Planning for Efficient Question Answering with Large Language Models

📄 arXiv: 2410.23511v2 📥 PDF

作者: Tanmay Parekh, Pradyot Prakash, Alexander Radovic, Akshay Shekher, Denis Savenkov

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-10-30 (更新: 2025-02-08)

备注: Accepted at NAACL 2025 Findings

💡 一句话要点

DyPlan：一种基于大语言模型的动态策略规划方法，提升问答效率与性能。

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

关键词: 大语言模型 问答系统 动态策略 多跳推理 检索增强生成 模型优化 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在问答任务中采用单一固定策略，无法适应不同类型问题，导致性能欠佳且效率低下。
  2. DyPlan通过引入动态策略选择机制，使LLM能够根据问题特点选择最优策略，提升问答效果。
  3. 实验结果表明，DyPlan在多跳问答数据集上显著提升了模型性能，并降低了计算成本。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为DyPlan的新技术，旨在诱导大语言模型（LLM）进行动态策略选择，从而提高问答性能并降低成本。DyPlan包含一个初始决策步骤，该步骤根据输入问题选择最合适的策略，并相应地指导LLM的响应生成。此外，DyPlan还扩展到DyPlan-verify，增加了一个内部验证和纠正过程，以进一步丰富生成的答案。在三个著名的多跳问答（MHQA）数据集上的实验表明，相对于最佳基线模型，DyPlan可以将模型性能提高7-13％，同时将成本降低11-32％。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在问答任务中，使用单一固定策略所导致的性能瓶颈和效率问题。现有方法无法根据问题的复杂度和类型自适应地选择合适的策略，导致资源浪费和效果不佳。例如，对于简单问题可能过度使用复杂的推理链，而对于复杂问题则可能缺乏必要的检索或验证步骤。

核心思路：论文的核心思路是让大语言模型具备动态选择策略的能力。通过分析输入问题，模型能够判断出最适合当前问题的策略，例如Chain-of-Thought、SelfAsk或检索增强生成等。这种动态选择机制使得模型能够更有效地利用计算资源，并针对不同类型的问题采用最优的解决方案。

技术框架：DyPlan包含两个主要阶段：策略选择阶段和答案生成阶段。在策略选择阶段，模型首先分析输入问题，然后根据预定义的策略集合，选择最合适的策略。这个选择过程可以基于分类器或者直接由LLM生成。在答案生成阶段，模型根据选择的策略生成答案。DyPlan-verify在此基础上增加了一个内部验证和纠正过程，进一步提升答案的质量。

关键创新：DyPlan的关键创新在于其动态策略选择机制。与以往方法不同，DyPlan不是预先设定固定的策略，而是允许模型根据输入问题自适应地选择策略。这种动态性使得模型能够更好地适应不同类型的问题，从而提高性能和效率。DyPlan-verify的内部验证机制也进一步提升了答案的可靠性。

关键设计：策略选择阶段可以使用不同的方法实现，例如可以使用一个分类器来预测最合适的策略，也可以直接使用LLM生成策略选择的指令。在DyPlan-verify中，验证和纠正过程可以通过prompt工程实现，例如让LLM评估初始答案的质量，并根据评估结果进行修正。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM和数据集。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DyPlan在三个多跳问答数据集上均取得了显著的性能提升。相对于最佳基线模型，DyPlan可以将模型性能提高7-13％，同时将成本降低11-32％。这些结果表明，动态策略选择机制能够有效地提升问答系统的性能和效率。

🎯 应用场景

DyPlan技术可广泛应用于各种需要问答能力的场景，例如智能客服、知识库问答、教育辅导等。通过动态选择策略，可以提升问答系统的准确性和效率，降低运营成本。未来，该技术有望进一步扩展到其他自然语言处理任务，例如文本摘要、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

Research has shown the effectiveness of reasoning (e.g., Chain-of-Thought), planning (e.g., SelfAsk), and retrieval augmented generation strategies to improve the performance of Large Language Models (LLMs) on various tasks, such as question answering. However, using a single fixed strategy to answer different kinds of questions is suboptimal in performance and inefficient in terms of generated output tokens and performed retrievals. In our work, we propose a novel technique DyPlan, to induce a dynamic strategy selection process in LLMs, to improve performance and reduce costs in question-answering. DyPlan incorporates an initial decision step to select the most suitable strategy conditioned on the input question and guides the LLM's response generation accordingly. We extend DyPlan to DyPlan-verify, adding an internal verification and correction process to further enrich the generated answer. Experiments on three prominent multi-hop question answering (MHQA) datasets reveal how DyPlan can improve model performance by 7-13% while reducing the cost by 11-32% relative to the best baseline model.