Patience Is The Key to Large Language Model Reasoning
作者: Yijiong Yu
分类: cs.CL
发布日期: 2024-11-20 (更新: 2025-12-29)
备注: The paper is not solid enough because the evaluation data is too less and the improvement is not significant
💡 一句话要点
提出耐心推理方法，提升大语言模型在复杂问题上的表现
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 思维链 推理能力 偏好优化 耐心推理
📋 核心要点
- 现有大语言模型在复杂推理任务中，面临推理过程不够详尽或需要大量训练数据的挑战。
- 论文提出一种鼓励模型采用更耐心推理风格的方法，无需额外知识或技能。
- 通过偏好优化，使用详细推理过程作为正例，简单答案作为负例，提升模型性能。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）领域的最新进展，特别是通过思维链（CoT）方法，在解决复杂问题方面取得了显著的改进。然而，现有的模型要么为了满足用户对简洁性的偏好而牺牲详细的推理过程，要么需要大量且昂贵的训练数据来学习复杂的推理能力，这限制了它们在解决复杂任务方面的潜力。为了弥合这一差距，遵循测试时扩展的概念，我们提出了一种简单的方法，鼓励模型采用更具耐心的推理风格，而无需引入新的知识或技能。为了采用偏好优化方法，我们生成详细的推理过程作为正例，简单的答案作为负例，从而训练模型偏好详尽的回答。我们的结果表明，仅在轻量级数据集上进行训练，GSM8k上的性能就提高了高达2.1%。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型在解决复杂问题时，存在两个主要的痛点。一是模型为了追求简洁，牺牲了详细的推理过程，导致结果不够准确。二是模型需要大量的训练数据才能学习到复杂的推理能力，这使得训练成本非常高昂，限制了其应用范围。因此，如何让模型在不增加额外知识或技能的前提下，进行更详尽、更准确的推理，是一个亟待解决的问题。
核心思路：论文的核心思路是鼓励模型在推理过程中更加“耐心”，即生成更详细、更全面的推理步骤。这种“耐心”并非通过引入新的知识或技能来实现，而是通过调整模型的偏好，使其倾向于生成更详尽的推理过程。这种方法类似于在测试时扩展（scaling test-time）的概念，即在推理阶段投入更多的计算资源，以获得更好的结果。
技术框架：论文的技术框架主要包括两个步骤。首先，生成训练数据，包括详细的推理过程（作为正例）和简单的答案（作为负例）。其次，使用偏好优化方法，训练模型，使其倾向于生成更详细的推理过程。具体来说，模型会学习区分正例和负例，并调整其生成策略，从而在推理时生成更详尽的步骤。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一种简单而有效的方法，通过调整模型的偏好，使其在推理过程中更加“耐心”，从而提高了模型在复杂问题上的表现。这种方法不需要引入新的知识或技能，也不需要大量的训练数据，因此具有很高的实用价值。与现有方法相比，该方法更加轻量级，更容易部署和应用。
关键设计：论文的关键设计在于如何生成正例和负例，以及如何使用偏好优化方法训练模型。正例是详细的推理过程，可以通过人工标注或自动生成的方式获得。负例是简单的答案，可以直接从数据集中获取。偏好优化方法可以使用各种现有的技术，例如强化学习或对比学习。具体的损失函数和网络结构的选择取决于具体的应用场景和模型架构。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在GSM8k数据集上取得了显著的性能提升，达到了2.1%。这一提升是在仅使用轻量级数据集进行训练的情况下实现的，表明该方法具有很高的效率和实用性。与其他需要大量训练数据的方法相比，该方法更具优势。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要复杂推理能力的领域，例如数学问题求解、科学研究、金融分析等。通过提升大语言模型的推理能力，可以帮助人们更有效地解决各种复杂问题，提高工作效率和决策质量。未来，该方法有望进一步扩展到其他类型的任务和模型，为人工智能的发展做出更大的贡献。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in the field of large language models, particularly through the Chain of Thought (CoT) approach, have demonstrated significant improvements in solving complex problems. However, existing models either tend to sacrifice detailed reasoning for brevity due to user preferences, or require extensive and expensive training data to learn complicated reasoning ability, limiting their potential in solving complex tasks. To bridge this gap, following the concept of scaling test-time, we propose a simple method by encouraging models to adopt a more patient reasoning style without the need of introducing new knowledge or skills. To employ a preference optimization approach, we generate detailed reasoning processes as positive examples and simple answers as negative examples, thereby training the model to favor thoroughness in its responses. Our results demonstrate a performance increase of up to 2.1% on GSM8k with training just on a lightweight dataset.