Reasoning-Intensive Regression

📄 arXiv: 2508.21762v2 📥 PDF

作者: Diane Tchuindjo, Omar Khattab

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-29 (更新: 2025-11-30)

💡 一句话要点

提出MENTAT以解决推理密集型回归问题

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

关键词: 推理密集型回归 大型语言模型 批反射提示优化 神经集成学习 性能提升

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在推理密集型回归任务中面临挑战，尤其是在上下文分析和数据稀缺的情况下。
  2. 方法要点：提出MENTAT方法，通过批反射提示优化与神经集成学习相结合，旨在提高RiR任务的性能。
  3. 实验或效果：MENTAT在基准测试中相较于基线方法实现了高达65%的性能提升，显示出其有效性。

📝 摘要（中文）

随着AI研究者和从业者越来越多地将大型语言模型（LLMs）应用于推理密集型回归（RiR）任务，即从文本中推导出微妙的数值评分，本文探讨了这一领域的挑战。与标准语言回归任务不同，RiR常常出现在需要深入分析上下文的特定问题中，如基于评分标准的评分、复杂环境中的稠密奖励建模或领域特定检索。本文将四个现实问题视为RiR任务，建立初步基准，并测试了在此任务中，冻结LLMs的提示和通过梯度下降微调Transformer编码器的效果。为此，提出了一种简单且轻量的方法MENTAT，结合了批反射提示优化和神经集成学习，结果显示MENTAT在基准测试中相较于基线方法提升了65%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决推理密集型回归（RiR）任务中的挑战，现有方法在处理复杂上下文和有限任务特定训练数据时表现不佳，难以有效推导出数值评分。

核心思路：论文提出的MENTAT方法通过结合批反射提示优化与神经集成学习，旨在克服现有方法在RiR任务中的不足，提供更准确的评分结果。

技术框架：MENTAT的整体架构包括两个主要模块：首先是批反射提示优化，通过优化提示来增强模型对上下文的理解；其次是神经集成学习，通过集成多个模型的预测结果来提高最终评分的准确性。

关键创新：MENTAT的主要创新在于将批反射提示优化与神经集成学习相结合，这种设计使得模型在处理复杂的推理任务时能够更好地利用上下文信息，显著提升了性能。

关键设计：在参数设置上，MENTAT采用了特定的损失函数以优化提示的生成，同时在网络结构上使用了多种Transformer编码器的集成，确保了模型的灵活性和适应性。通过这些设计，MENTAT在RiR任务中表现出色。

📊 实验亮点

在实验中，MENTAT相较于基线方法实现了高达65%的性能提升，显示出其在推理密集型回归任务中的有效性。这一结果表明，MENTAT在处理复杂上下文时具有显著优势，能够更好地满足实际应用需求。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育评分系统、复杂环境中的奖励建模以及领域特定的信息检索等。通过提升推理密集型回归任务的性能，MENTAT可以为这些领域提供更准确的评分和反馈，进而推动相关应用的发展与优化。

📄 摘要（原文）

AI researchers and practitioners increasingly apply large language models (LLMs) to what we call reasoning-intensive regression (RiR), i.e., deducing subtle numerical scores from text. Unlike standard language regression tasks, e.g., for sentiment or similarity, RiR often appears instead in ad-hoc problems such as rubric-based scoring, modeling dense rewards in complex environments, or domain-specific retrieval, where much deeper analysis of context is required while only limited task-specific training data and computation are available. We cast four realistic problems as RiR tasks to establish an initial benchmark, and use that to test our hypothesis that prompting frozen LLMs and finetuning Transformer encoders via gradient descent will both often struggle in RiR. We then propose MENTAT, a simple and lightweight method that combines batch-reflective prompt optimization with neural ensemble learning. MENTAT achieves up to 65% improvement over both baselines, though substantial room remains for future advances in RiR.