CRISP: Complex Reasoning with Interpretable Step-based Plans
作者: Matan Vetzler, Koren Lazar, Guy Uziel, Eran Hirsch, Ateret Anaby-Tavor, Leshem Choshen
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-07-09
💡 一句话要点
CRISP：通过可解释的步骤计划进行复杂推理，提升数学推理和代码生成能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 复杂推理 计划生成 大型语言模型 微调 多领域学习
📋 核心要点
- 现有方法依赖少量样本提示让LLM生成计划，但缺乏额外训练，难以保证复杂任务的推理效果。
- CRISP提出一种多领域高级计划数据集，通过微调小模型，提升其生成高质量计划的能力。
- 实验表明，微调后的模型在数学推理和代码生成任务上，优于大型模型和思维链推理。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）的最新进展突显了对更强推理能力的需求，以便有效解决复杂问题。虽然思维链（CoT）推理是一个进步，但它对于许多领域仍然不足。一种有希望的替代方案是显式的高级计划生成，但现有方法主要假设LLM可以通过少量样本提示来生成有效的计划，而无需额外的训练。本文挑战了这一假设，并介绍了CRISP（Complex Reasoning with Interpretable Step-based Plans），这是一个用于数学推理和代码生成的多领域高级计划数据集。CRISP中的计划是自动生成的，并经过严格验证——既通过使用LLM作为判断器的内在方式，也通过评估其对下游任务性能的影响的外在方式。实验表明，在CRISP上微调一个小模型使其能够生成比使用少量样本提示的大得多的模型更高质量的计划，同时显著优于思维链推理。此外，我们的跨领域评估表明，在一个领域进行微调可以提高另一个领域的计划生成能力，突出了学习到的计划能力的泛化性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在解决复杂问题时，依赖于思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理，但这种方法在很多领域仍然表现不足。显式的高级计划生成是一种有潜力的替代方案，然而，现有方法通常假设LLM可以通过少量样本提示直接生成有效的计划，而忽略了对LLM进行额外训练的必要性。因此，如何提升LLM生成高质量、可解释的计划的能力，成为了一个关键问题。
核心思路：CRISP的核心思路是构建一个高质量的多领域数据集，用于训练小型语言模型，使其能够生成更有效的计划。通过对模型进行微调，使其能够更好地理解和执行复杂的推理步骤，从而提升其在数学推理和代码生成等任务上的表现。这种方法的核心在于，通过数据驱动的方式，让模型学习到更有效的计划生成策略。
技术框架：CRISP的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 数据集构建：自动生成数学推理和代码生成任务的高级计划，并使用LLM进行内在验证，同时通过下游任务性能进行外在验证。2) 模型微调：使用CRISP数据集对小型语言模型进行微调，使其学习生成高质量计划的能力。3) 评估：在数学推理和代码生成任务上评估微调后模型的性能，并与使用少量样本提示的大型模型以及思维链推理方法进行比较。
关键创新：CRISP的关键创新在于：1) 提出了一个多领域的高质量计划数据集，该数据集经过了严格的内在和外在验证。2) 证明了通过在CRISP上微调小型模型，可以使其生成比使用少量样本提示的大型模型更高质量的计划。3) 揭示了在不同领域之间进行迁移学习的可能性，即在一个领域进行微调可以提高另一个领域的计划生成能力。
关键设计：CRISP数据集的构建过程中，使用了LLM作为判断器，对生成的计划进行内在验证，确保计划的合理性和正确性。同时，通过评估计划对下游任务性能的影响，进行外在验证，确保计划的有效性。在模型微调过程中，使用了标准的语言模型训练方法，并针对不同的任务进行了参数调整。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中未明确给出，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在CRISP数据集上微调的小型模型，其计划生成能力优于使用少量样本提示的大型模型，并且显著优于思维链推理。此外，跨领域评估显示，在一个领域进行微调可以提升另一个领域的计划生成能力，证明了学习到的计划能力的泛化性。具体的性能提升数据在摘要中未明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
CRISP的研究成果可以应用于多个领域，例如智能教育、自动化代码生成、智能助手等。通过提升LLM的推理能力，可以帮助学生更好地理解数学概念，提高代码生成的效率和质量，并为用户提供更智能、更个性化的服务。未来，该研究还可以扩展到其他需要复杂推理的任务中，例如医疗诊断、金融分析等。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in large language models (LLMs) underscore the need for stronger reasoning capabilities to solve complex problems effectively. While Chain-of-Thought (CoT) reasoning has been a step forward, it remains insufficient for many domains. A promising alternative is explicit high-level plan generation, but existing approaches largely assume that LLMs can produce effective plans through few-shot prompting alone, without additional training. In this work, we challenge this assumption and introduce CRISP (Complex Reasoning with Interpretable Step-based Plans), a multi-domain dataset of high-level plans for mathematical reasoning and code generation. The plans in CRISP are automatically generated and rigorously validated--both intrinsically, using an LLM as a judge, and extrinsically, by evaluating their impact on downstream task performance. We demonstrate that fine-tuning a small model on CRISP enables it to generate higher-quality plans than much larger models using few-shot prompting, while significantly outperforming Chain-of-Thought reasoning. Furthermore, our out-of-domain evaluation reveals that fine-tuning on one domain improves plan generation in the other, highlighting the generalizability of learned planning capabilities.