LLM should think and action as a human
作者: Haun Leung, ZiNan Wang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-02-19 (更新: 2025-02-20)
备注: 12 pages, 4 figures, 1 table
💡 一句话要点
提出基于内置思维链的LLM交互方法，提升多轮对话中的推理和规划能力
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 多轮对话 思维链 推理能力 规划能力 强化学习 监督学习 聊天助手
📋 核心要点
- 现有聊天助手在多轮对话中易出错，难以根据需求生成不同回复，工具调用效率低且受限。
- 提出内置思维链方法，使LLM在对话中进行推理、规划和行动，模拟人类思考过程。
- 通过监督学习和强化学习微调LLM，实验表明该方法可有效提升LLM的推理和规划能力。
📝 摘要（中文）
本文旨在解决大型语言模型（LLM）作为聊天助手在多轮对话中存在的若干问题，包括易出错、难以根据实际需求生成不同流程的回复、工具调用效率低且数量受限等。作者认为这些问题的根源在于LLM缺乏类似人类的思考、推理和规划能力，以及执行计划的能力。为此，论文提出了一种基于内置思维链的思考方法：在多轮对话中，LLM针对每个用户提示，结合聊天历史、思维上下文、行动调用、记忆和知识等要素进行思考，进行详细的推理和规划，并根据计划执行行动。此外，论文还探讨了如何通过这种思考方法增强LLM的思考能力，包括收集训练数据集并使用监督学习进行微调，以及训练一致性奖励模型并将其用作奖励函数，使用强化学习对LLM进行微调。实验结果表明，该方法能够有效增强LLM的推理和规划能力，并解决多轮对话中存在的问题。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在多轮对话场景下，作为聊天助手时表现出的推理能力不足、规划能力欠缺以及工具使用效率低下的问题。现有方法在处理复杂的多轮对话时，容易产生错误回复，无法灵活地根据用户需求调整对话流程，并且对工具的调用方式不够高效，限制了其应用范围。
核心思路：论文的核心思路是赋予LLM类似人类的思考方式，使其在接收到用户提示后，能够结合上下文信息（包括聊天历史、思维上下文、行动调用、记忆和知识）进行深入的推理和规划，然后根据规划结果执行相应的行动。这种“思考-推理-规划-行动”的模式旨在提高LLM在多轮对话中的准确性和灵活性。
技术框架：该方法的技术框架主要包含两个阶段：首先，构建一个包含思维链的数据集，用于监督学习微调LLM，使其初步具备基于思维链进行推理和规划的能力。其次，训练一个一致性奖励模型，用于评估LLM生成的回复是否符合预期的思维链模式，并将其作为奖励函数，通过强化学习进一步优化LLM的回复质量。整体流程是：用户输入 -> LLM思考（基于思维链）-> LLM规划 -> LLM行动 -> 生成回复。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将人类的思考模式融入到LLM的对话过程中，通过显式的思维链引导LLM进行推理和规划，从而克服了传统方法中LLM缺乏推理能力和规划能力的缺陷。与现有方法相比，该方法更加注重LLM的内在思考过程，而非仅仅依赖于大量的训练数据。
关键设计：关键设计包括：1) 思维链数据集的构建，需要精心设计prompt，引导LLM生成包含推理和规划步骤的回复；2) 一致性奖励模型的训练，需要选择合适的模型结构和训练目标，以准确评估LLM生成的回复是否符合预期的思维链模式；3) 强化学习算法的选择，需要根据具体任务和模型特点选择合适的强化学习算法，以有效地优化LLM的回复质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出方法的有效性，结果表明，该方法能够显著提升LLM的推理能力和规划能力，有效解决了多轮对话中存在的易出错、难以根据需求生成不同回复等问题。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于智能客服、虚拟助手、任务型对话系统等领域，提升LLM在复杂对话场景下的表现。通过赋予LLM更强的推理和规划能力，可以使其更好地理解用户意图，提供更准确、更个性化的服务，并有望在自动化任务执行、知识问答等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
It is popular lately to train large language models to be used as chat assistants, but in the conversation between the user and the chat assistant, there are prompts, require multi-turns between the chat assistant and the user. However, there are a number of issues with the multi-turns conversation: The response of the chat assistant is prone to errors and can't help users achieve their goals, and as the number of conversation turns increases, the probability of errors will also increase; It is difficult for chat assistant to generate responses with different processes based on actual needs for the same prompt; Chat assistant require the use of tools, but the current approach is not elegant and efficient, and the number of tool calls is limited. The main reason for these issues is that large language models don't have the thinking ability as a human, lack the reasoning ability and planning ability, and lack the ability to execute plans. To solve these issues, we propose a thinking method based on a built-in chain of thought: In the multi-turns conversation, for each user prompt, the large language model thinks based on elements such as chat history, thinking context, action calls, memory and knowledge, makes detailed reasoning and planning, and actions according to the plan. We also explored how the large language model enhances thinking ability through this thinking method: Collect training datasets according to the thinking method and fine tune the large language model through supervised learning; Train a consistency reward model and use it as a reward function to fine tune the large language model using reinforcement learning, and the reinforced large language model outputs according to this way of thinking. Our experimental results show that the reasoning ability and planning ability of the large language model are enhanced, and the issues in the multi-turns conversation are solved.