Beyond Examples: High-level Automated Reasoning Paradigm in In-Context Learning via MCTS

📄 arXiv: 2411.18478v2 📥 PDF

作者: Jinyang Wu, Mingkuan Feng, Shuai Zhang, Feihu Che, Zengqi Wen, Chonghua Liao, Jianhua Tao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-06-02)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出HiAR-ICL以解决复杂推理任务中的示例依赖问题

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

关键词: 上下文学习 自动化推理 蒙特卡洛树搜索 推理模式 复杂任务

📋 核心要点

  1. 现有的上下文学习方法在处理复杂推理任务时，过于依赖示例的质量，缺乏有效的推理指导。
  2. 本文提出的HiAR-ICL方法通过定义原子推理动作和使用蒙特卡洛树搜索，转向抽象推理模式，增强了推理能力。
  3. 实验结果显示，HiAR-ICL在多个模型上表现优异，尤其在MATH和AMC任务上显著提高了准确率。

📝 摘要（中文）

在上下文学习（ICL）中，大型语言模型（LLMs）通过高级提示和高质量示例执行下游任务。然而，传统ICL方法在复杂推理任务中存在显著局限，主要源于对示例质量的依赖和缺乏明确的推理指导。为了解决这些挑战，本文提出了HiAR-ICL，一个高层次的自动化推理范式，转变了ICL中“上下文”的传统概念，专注于抽象推理模式。通过定义五个原子推理动作，并利用蒙特卡洛树搜索系统地构建高层次推理模式，HiAR-ICL在推理过程中根据问题属性动态选择适当的推理模式，为模型的推理过程提供明确指导。实验表明，HiAR-ICL在MATH和AMC任务上分别达到了80.6%和62.5%的准确率，超越了GPT-4o的77.2%和57.5%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统上下文学习方法在复杂推理任务中对示例质量的依赖和缺乏明确推理指导的问题。现有方法在处理复杂任务时，往往无法有效地进行推理，导致性能下降。

核心思路：HiAR-ICL的核心思路是将注意力从具体示例转向抽象推理模式，通过定义原子推理动作并利用蒙特卡洛树搜索，系统性地构建高层次推理模式，以提供更有效的推理指导。

技术框架：该方法的整体架构包括五个原子推理动作的定义，蒙特卡洛树搜索的应用，以及在推理阶段根据问题属性动态选择推理模式的过程。主要模块包括推理模式构建模块和动态选择模块。

关键创新：HiAR-ICL的主要创新在于其高层次的自动化推理范式，突破了传统ICL方法的局限，通过抽象推理模式提升了模型的推理能力。与现有方法相比，它不再依赖于具体示例，而是通过系统化的推理模式来指导模型。

关键设计：在技术细节上，HiAR-ICL使用了蒙特卡洛树搜索算法来构建推理模式，并在推理过程中根据问题的特征动态选择合适的推理模式，确保推理过程的灵活性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，HiAR-ICL在MATH和AMC任务上分别达到了80.6%和62.5%的准确率，显著超越了GPT-4o的77.2%和57.5%。该方法在不同规模的模型上均表现出色，展示了良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、科学计算和复杂决策支持等场景，能够为需要高水平推理能力的任务提供有效解决方案。未来，HiAR-ICL可能在更广泛的领域中应用，推动智能系统在复杂推理任务中的表现。

📄 摘要（原文）

In-context learning (ICL) enables large language models (LLMs) to perform downstream tasks through advanced prompting and high-quality demonstrations. However, traditional ICL paradigms encounter significant limitations in complex reasoning tasks, stemming primarily from their dependence on example quality and absence of explicit reasoning guidance. To address these challenges, we introduce HiAR-ICL, a High-level Automated Reasoning paradigm in ICL that shifts focus from specific examples to abstract reasoning patterns, thereby extending the conventional concept of "context" in ICL. Our approach begins by defining five atomic reasoning actions, upon which we employ Monte Carlo Tree Search to systematically construct high-level reasoning patterns. During inference, HiAR-ICL dynamically selects appropriate reasoning patterns based on problem attributes, providing explicit guidance for the model's reasoning process. Experiments demonstrate HiAR-ICL's effectiveness and efficiency: utilizing only 200 prior samples with Qwen2.5-7B-Instruct, our method achieves 80.6% accuracy on MATH and 62.5% on AMC, exceeding GPT-4o's 77.2% and 57.5%. Our approach enhances performance across models of varying sizes while generalizing effectively across domains. Further analysis reveals that HiAR-ICL can also serve as a plug-and-play inference method compatible with post-training techniques like GRPO. Code and data are available at https://github.com/jinyangwu/HiARICL.