Short-Path Prompting in LLMs: Analyzing Reasoning Instability and Solutions for Robust Performance

📄 arXiv: 2504.09586v1 📥 PDF

作者: Zuoli Tang, Junjie Ou, Kaiqin Hu, Chunwei Wu, Zhaoxin Huan, Chilin Fu, Xiaolu Zhang, Jun Zhou, Chenliang Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-13

备注: Under review

💡 一句话要点

研究短路径提示对LLM推理能力的影响，并提出指令引导和微调方法提升鲁棒性

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

关键词: 大型语言模型 推理能力 短路径提示 思维链 指令引导 微调 鲁棒性 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有LLM依赖CoT进行推理，但用户倾向于使用短路径提示，导致模型推理能力下降。
  2. 提出指令引导和微调两种方法，旨在解决短路径提示下LLM推理能力下降的问题。
  3. 实验结果表明，提出的两种方法均能有效提升LLM在短路径提示下的推理准确率。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLM）的推理能力取得了显著进展，这主要归功于思维链（CoT）方法，该方法允许模型在得出最终答案之前生成中间推理步骤。基于这些进展，目前最先进的LLM经过指令调整，可以在回答与推理相关的问题时提供长而详细的CoT路径。然而，人类天生是认知吝啬鬼，会提示语言模型给出较短的回答，从而与CoT推理产生重大冲突。本文深入研究了当用户提供短路径提示时，LLM的推理性能如何变化。结果和分析表明，语言模型可以在没有显式CoT提示的情况下有效且稳健地进行推理，但在短路径提示下，LLM的推理能力显著下降且变得不稳定，即使在小学程度的问题上也是如此。为了解决这个问题，我们提出了两种方法：一种是指令引导方法，另一种是微调方法，这两种方法都旨在有效管理这种冲突。实验结果表明，这两种方法都取得了很高的准确率，为当前模型中指令遵循和推理准确性之间的权衡提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在接收到“短路径提示”时推理能力显著下降且不稳定这一问题。现有方法，特别是依赖思维链（CoT）的方法，通常需要详细的中间推理步骤才能获得较好的性能。然而，用户在使用LLM时，往往倾向于提供简洁的指令或问题，这与CoT推理的模式相悖，导致模型无法有效利用其推理能力。

核心思路：论文的核心思路是缓解用户短路径提示与LLM内部CoT推理机制之间的冲突。通过指令引导和微调两种方式，使LLM能够在接收到简短指令时，仍然能够有效进行推理，并给出准确的答案。指令引导侧重于通过明确的指令来引导模型进行推理，而微调则旨在通过训练数据来调整模型的行为，使其更适应短路径提示。

技术框架：论文提出了两种技术框架来解决短路径提示带来的问题。第一种是指令引导方法，该方法通过设计特定的指令，引导模型在没有显式CoT提示的情况下进行推理。第二种是微调方法，该方法使用包含短路径提示和对应答案的数据集对LLM进行微调，使其能够直接从短路径提示中推断出答案。整体流程包括数据准备、模型训练（或指令设计）和评估三个阶段。

关键创新：论文的关键创新在于发现了短路径提示对LLM推理能力的负面影响，并提出了相应的解决方案。与以往专注于优化CoT提示的方法不同，该研究关注用户实际使用场景中常见的短路径提示，并针对性地提出了指令引导和微调两种方法。这种关注用户行为和模型鲁棒性的视角是该研究的创新之处。

关键设计：在指令引导方法中，关键在于设计有效的指令，例如明确要求模型在给出答案前进行思考。在微调方法中，关键在于构建高质量的训练数据集，该数据集应包含各种类型的短路径提示以及对应的正确答案。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM，但通常会采用标准的微调流程，例如使用Adam优化器和交叉熵损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在短路径提示下，原始LLM的推理准确率显著下降。通过指令引导和微调两种方法，LLM的推理准确率得到了显著提升。具体而言，指令引导方法在某些任务上取得了接近甚至超过CoT提示的性能，而微调方法则在所有任务上都取得了显著的提升。这些结果表明，提出的方法能够有效缓解短路径提示带来的问题，并提升LLM的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要人机交互的场景，例如智能客服、问答系统和教育辅导等。通过提升LLM在短路径提示下的推理能力，可以提高用户体验，减少用户输入负担，并使LLM更易于使用。未来的研究可以进一步探索如何将该方法应用于更复杂的推理任务和更广泛的LLM。

📄 摘要（原文）

Recent years have witnessed significant progress in large language models' (LLMs) reasoning, which is largely due to the chain-of-thought (CoT) approaches, allowing models to generate intermediate reasoning steps before reaching the final answer. Building on these advances, state-of-the-art LLMs are instruction-tuned to provide long and detailed CoT pathways when responding to reasoning-related questions. However, human beings are naturally cognitive misers and will prompt language models to give rather short responses, thus raising a significant conflict with CoT reasoning. In this paper, we delve into how LLMs' reasoning performance changes when users provide short-path prompts. The results and analysis reveal that language models can reason effectively and robustly without explicit CoT prompts, while under short-path prompting, LLMs' reasoning ability drops significantly and becomes unstable, even on grade-school problems. To address this issue, we propose two approaches: an instruction-guided approach and a fine-tuning approach, both designed to effectively manage the conflict. Experimental results show that both methods achieve high accuracy, providing insights into the trade-off between instruction adherence and reasoning accuracy in current models.