Random Forest-of-Thoughts: Uncertainty-aware Reasoning for Computational Social Science

📄 arXiv: 2502.18729v1 📥 PDF

作者: Xiaohua Wu, Xiaohui Tao, Wenjie Wu, Yuefeng Li, Lin Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-26

备注: 11 pages

💡 一句话要点

提出Random Forest-of-Thoughts (RFoT)方法，用于提升LLM在社会调查分析中的不确定性推理能力。

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

关键词: 大型语言模型 提示学习 不确定性推理 社会调查分析 随机森林 思维链 计算社会科学

📋 核心要点

  1. 现有LLM在社会调查分析中，受限于从左到右的决策模式，难以有效处理不确定性推理。
  2. RFoT通过生成多样化的思想空间并随机选择子思想，构建思想森林，实现更全面的探索。
  3. 实验表明，RFoT在社会调查分析问题上显著提升了LLM的推理能力，优化了性能。

📝 摘要（中文）

计算社会科学中的社会调查通过精心设计的领域理论，能够有效地反映受访者深层想法，而无需隐藏其真实感受。候选问卷选项高度依赖于受访者之前的回答，这导致社会调查分析的复杂性、时间和专业知识需求增加。大型语言模型（LLM）通过诸如思维链（CoT）等提示学习，在执行复杂推理方面的能力得到了显著增强，但仍然局限于从左到右的决策过程或推理期间的有限路径。这意味着它们在需要探索和不确定性搜索的问题中可能会表现不佳。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的大型语言模型提示方法，称为Random Forest of Thoughts（RFoT），用于生成不确定性推理，以适应计算社会科学领域。RFoT允许LLM通过生成多样化的思想空间并随机选择子思想来构建思想森林，从而执行深思熟虑的决策。得益于广泛的响应研究空间，它可以扩展对整体性能的探索和预测。该方法被应用于优化计算社会科学分析，并在涵盖一系列社会调查分析问题的两个数据集上进行了验证。实验结果表明，RFoT显著增强了语言模型在两个需要复杂推理的新型社会调查分析问题上的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决计算社会科学中社会调查分析的问题，现有方法，特别是基于Chain-of-Thought (CoT) 的方法，在处理需要探索和不确定性搜索的复杂推理问题时存在局限性。这些方法通常局限于单一或有限的推理路径，无法充分探索潜在的解决方案空间，导致性能下降。

核心思路：论文的核心思路是引入随机森林的思想，让LLM能够生成多样化的“思想”，并从中随机选择组合，形成一个“思想森林”。这种方法旨在模拟人类在面对复杂问题时，会产生多种想法并进行权衡选择的过程，从而提高LLM在不确定性推理方面的能力。

技术框架：RFoT方法主要包含以下几个阶段：1) 思想生成：利用LLM生成多个不同的“思想”，每个思想代表一种可能的推理路径或解决方案。2) 思想选择：从生成的多个思想中，随机选择一部分子思想。3) 思想组合：将选择的子思想组合起来，形成一个“思想森林”。4) 结果预测：利用思想森林进行最终结果的预测。

关键创新：RFoT的关键创新在于将随机森林的思想引入到LLM的提示学习中，通过生成和随机选择多样化的“思想”，扩展了LLM的探索空间，使其能够更好地处理不确定性推理问题。与传统的CoT方法相比，RFoT不再局限于单一的推理路径，而是能够探索多个可能的解决方案，从而提高整体性能。

关键设计：RFoT的关键设计包括：1) 如何有效地生成多样化的“思想”，可能涉及到不同的提示策略或模型参数设置。2) 如何选择合适的子思想，可能涉及到一些选择策略或评估指标。3) 如何将选择的子思想组合起来，可能涉及到一些组合规则或模型结构。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在两个社会调查分析数据集上进行了实验，结果表明RFoT方法显著提升了LLM的推理能力。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有明确给出，属于未知信息。但结论是RFoT在需要复杂推理的社会调查分析问题上，优于现有的方法。

🎯 应用场景

RFoT方法具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要复杂推理和不确定性搜索的领域，例如：社会科学研究、市场调查分析、政策制定、风险评估等。通过提升LLM在这些领域的推理能力，可以帮助研究人员和决策者更好地理解复杂问题，做出更明智的决策。未来，该方法还可以与其他技术相结合，例如知识图谱、强化学习等，进一步提升LLM的推理能力和应用范围。

📄 摘要（原文）

Social surveys in computational social science are well-designed by elaborate domain theories that can effectively reflect the interviewee's deep thoughts without concealing their true feelings. The candidate questionnaire options highly depend on the interviewee's previous answer, which results in the complexity of social survey analysis, the time, and the expertise required. The ability of large language models (LLMs) to perform complex reasoning is well-enhanced by prompting learning such as Chain-of-thought (CoT) but still confined to left-to-right decision-making processes or limited paths during inference. This means they can fall short in problems that require exploration and uncertainty searching. In response, a novel large language model prompting method, called Random Forest of Thoughts (RFoT), is proposed for generating uncertainty reasoning to fit the area of computational social science. The RFoT allows LLMs to perform deliberate decision-making by generating diverse thought space and randomly selecting the sub-thoughts to build the forest of thoughts. It can extend the exploration and prediction of overall performance, benefiting from the extensive research space of response. The method is applied to optimize computational social science analysis on two datasets covering a spectrum of social survey analysis problems. Our experiments show that RFoT significantly enhances language models' abilities on two novel social survey analysis problems requiring non-trivial reasoning.