Enhancing Zero-shot Chain of Thought Prompting via Uncertainty-Guided Strategy Selection

📄 arXiv: 2412.00353v2 📥 PDF

作者: Shanu Kumar, Saish Mendke, Karody Lubna Abdul Rahman, Santosh Kurasa, Parag Agrawal, Sandipan Dandapat

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-30 (更新: 2024-12-06)

备注: Accepted in COLING 2025

💡 一句话要点

提出基于不确定性引导的策略选择ZEUS，提升零样本思维链提示效果

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

关键词: 零样本学习 思维链提示 不确定性估计 大型语言模型 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有思维链提示方法依赖人工设计或触发词，存在专家知识依赖和易出错的问题。
  2. ZEUS方法利用不确定性估计来自动选择有效的演示，无需访问模型参数。
  3. 实验表明，ZEUS在多个推理基准上超越现有方法，展示了其有效性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

思维链（CoT）提示通过构建推理过程显著增强了大型语言模型（LLMs）的能力。然而，现有方法面临关键限制：手工制作的演示需要大量的人工专业知识，而触发短语容易出现不准确的情况。本文提出了一种基于零样本不确定性选择（ZEUS）的新方法，该方法通过利用不确定性估计来选择有效的演示，而无需访问模型参数，从而改进了CoT提示。与传统方法不同，ZEUS在区分有帮助和无效问题方面具有很高的灵敏度，确保了更精确和可靠的选择。我们广泛的评估表明，ZEUS在四个具有挑战性的推理基准测试中始终优于现有的CoT策略，证明了其鲁棒性和可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：现有零样本思维链（Zero-shot CoT）提示方法，要么依赖于手工设计的示例，需要大量人工标注和领域知识，成本高昂；要么依赖于触发短语，但这些短语的选择往往缺乏理论依据，容易引入偏差，导致推理结果不稳定和不准确。因此，如何自动、高效地选择合适的演示示例，提升零样本CoT提示的性能，是一个亟待解决的问题。

核心思路：ZEUS的核心思路是利用大型语言模型在生成答案时的不确定性作为选择有效演示示例的指标。具体来说，ZEUS假设，当模型对某个问题的答案越不确定时，该问题就越能提供有价值的信息，从而帮助模型更好地进行推理。因此，ZEUS通过估计模型对不同问题的答案的不确定性，并选择不确定性最高的那些问题作为演示示例。

技术框架：ZEUS方法主要包含以下几个阶段：1) 问题集构建：构建一个包含多个问题的候选集。2) 不确定性估计：使用大型语言模型对每个问题生成答案，并估计模型对该答案的不确定性。具体的不确定性估计方法可以是基于模型输出概率分布的熵，或者基于多次采样结果的方差等。3) 示例选择：根据不确定性估计的结果，选择不确定性最高的若干个问题作为演示示例。4) CoT提示：将选择的演示示例与目标问题一起输入到大型语言模型中，进行思维链提示，生成最终答案。

关键创新：ZEUS的关键创新在于利用不确定性估计来指导演示示例的选择。与传统方法相比，ZEUS无需人工标注或预定义的触发短语，而是通过模型自身的不确定性来自动选择信息量最大的示例。这种方法更加灵活和高效，能够更好地适应不同的任务和数据集。此外，ZEUS不需要访问模型参数，因此可以应用于各种黑盒大型语言模型。

关键设计：ZEUS的关键设计包括：1) 不确定性度量：选择合适的不确定性度量方法，例如熵、方差等，以准确反映模型对答案的不确定程度。2) 示例数量：确定选择多少个示例作为演示，需要在计算成本和性能之间进行权衡。3) 提示语模板：设计合适的提示语模板，将选择的示例与目标问题有效地结合起来，引导模型进行思维链推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ZEUS在四个具有挑战性的推理基准测试中始终优于现有的CoT策略。例如，在某些数据集上，ZEUS的准确率比基线方法提高了5%以上。这些结果证明了ZEUS的有效性和鲁棒性，表明其能够有效地选择有价值的演示示例，提升零样本思维链提示的性能。

🎯 应用场景

ZEUS方法可广泛应用于各种需要复杂推理能力的自然语言处理任务，例如问答系统、文本摘要、机器翻译等。它能够提升大型语言模型在这些任务上的性能，尤其是在缺乏标注数据的情况下。此外，ZEUS还可以用于评估和比较不同大型语言模型的推理能力，以及发现模型存在的潜在问题。

📄 摘要（原文）

Chain-of-thought (CoT) prompting has significantly enhanced the capability of large language models (LLMs) by structuring their reasoning processes. However, existing methods face critical limitations: handcrafted demonstrations require extensive human expertise, while trigger phrases are prone to inaccuracies. In this paper, we propose the Zero-shot Uncertainty-based Selection (ZEUS) method, a novel approach that improves CoT prompting by utilizing uncertainty estimates to select effective demonstrations without needing access to model parameters. Unlike traditional methods, ZEUS offers high sensitivity in distinguishing between helpful and ineffective questions, ensuring more precise and reliable selection. Our extensive evaluation shows that ZEUS consistently outperforms existing CoT strategies across four challenging reasoning benchmarks, demonstrating its robustness and scalability.