Path-of-Thoughts: Extracting and Following Paths for Robust Relational Reasoning with Large Language Models

📄 arXiv: 2412.17963v1 📥 PDF

作者: Ge Zhang, Mohammad Ali Alomrani, Hongjian Gu, Jiaming Zhou, Yaochen Hu, Bin Wang, Qun Liu, Mark Coates, Yingxue Zhang, Jianye Hao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-23

💡 一句话要点

提出Path-of-Thoughts框架，解决LLM在关系推理中的难题

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

关键词: 关系推理 大型语言模型 图推理 知识图谱 路径搜索 神经符号推理

📋 核心要点

  1. 现有LLM在关系推理任务中面临挑战，尤其是在需要长推理链的复杂场景下，容易出错。
  2. PoT框架通过图提取、路径识别和推理三个阶段，将复杂关系推理分解为更易处理的子问题。
  3. 实验表明，PoT在多个基准数据集上显著优于现有方法，且无需微调，提升高达21.3%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)拥有丰富的语义知识，但在复杂的推理任务中表现不佳，尤其是在亲属关系或空间推理等关系推理问题中。本文提出了一种新的框架Path-of-Thoughts (PoT)，旨在通过将任务分解为三个关键阶段来解决关系推理问题：图提取、路径识别和推理。与以往的方法不同，PoT有效地提取了一个任务无关的图，该图识别问题上下文中的关键实体、关系和属性。随后，PoT识别图中与所提出的问题相关的推理链，从而有助于推断潜在的答案。在四个需要长推理链的基准数据集上的实验评估表明，PoT显著超越了最先进的基线（最大提升21.3%），而无需进行微调或大量的LLM调用。此外，与先前的神经符号方法相比，PoT通过利用图的组合性质，表现出对LLM错误的更强鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在复杂关系推理任务中的不足，例如亲属关系推理和空间推理。现有方法在处理需要长推理链的问题时，容易受到LLM自身错误的影响，导致推理结果不准确。此外，现有方法往往需要大量的LLM调用或微调，计算成本较高。

核心思路：论文的核心思路是将关系推理任务分解为三个关键步骤：首先，从问题描述中提取出一个任务无关的图，该图包含实体、关系和属性等信息；然后，在图中识别与问题相关的推理路径；最后，沿着这些路径进行推理，得出答案。这种分解方式能够将复杂的推理过程分解为更小的、更易于管理的步骤，从而提高推理的准确性和效率。

技术框架：PoT框架包含三个主要模块：1) 图提取模块：负责从问题描述中提取实体、关系和属性，构建一个任务无关的图。2) 路径识别模块：根据问题，在图中识别相关的推理路径。3) 推理模块：沿着识别出的路径进行推理，得出答案。整个流程无需对LLM进行微调，并且减少了LLM的调用次数。

关键创新：PoT的关键创新在于其任务无关的图提取方法和基于图的路径推理机制。与以往方法相比，PoT能够更有效地利用问题中的信息，并且对LLM的错误具有更强的鲁棒性。通过图的组合性质，PoT能够更好地处理复杂的推理关系。

关键设计：PoT框架的关键设计包括：1) 图提取模块使用预训练的LLM来识别实体、关系和属性，并构建图结构。2) 路径识别模块使用启发式搜索算法在图中寻找相关的推理路径。3) 推理模块使用LLM沿着路径进行推理，并结合图中的信息来提高推理的准确性。论文中没有明确提及具体的损失函数或网络结构，但强调了利用预训练LLM的知识和图结构的优势。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，Path-of-Thoughts在四个基准数据集上显著优于现有方法，最高提升达21.3%。PoT在无需微调LLM的情况下，通过提取和利用问题中的关系结构，实现了更准确和鲁棒的推理。与神经符号方法相比，PoT对LLM错误的容错性更强。

🎯 应用场景

Path-of-Thoughts框架可应用于多种需要复杂关系推理的场景，例如知识图谱问答、智能客服、医疗诊断等。该方法能够提高LLM在这些领域的应用效果，并降低计算成本。未来，该框架可以进一步扩展到其他类型的推理任务，例如常识推理和因果推理。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) possess vast semantic knowledge but often struggle with complex reasoning tasks, particularly in relational reasoning problems such as kinship or spatial reasoning. In this paper, we present Path-of-Thoughts (PoT), a novel framework designed to tackle relation reasoning by decomposing the task into three key stages: graph extraction, path identification, and reasoning. Unlike previous approaches, PoT efficiently extracts a task-agnostic graph that identifies crucial entities, relations, and attributes within the problem context. Subsequently, PoT identifies relevant reasoning chains within the graph corresponding to the posed question, facilitating inference of potential answers. Experimental evaluations on four benchmark datasets, demanding long reasoning chains, demonstrate that PoT surpasses state-of-the-art baselines by a significant margin (maximum 21.3%) without necessitating fine-tuning or extensive LLM calls. Furthermore, as opposed to prior neuro-symbolic methods, PoT exhibits improved resilience against LLM errors by leveraging the compositional nature of graphs.