Thinking in Many Modes: How Composite Reasoning Elevates Large Language Model Performance with Limited Data

📄 arXiv: 2509.22224v1 📥 PDF

作者: Zishan Ahmad, Saisubramaniam Gopalakrishnan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-26

备注: 7 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出复合推理(CR)方法，提升大语言模型在少数据下的复杂问题求解能力

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

关键词: 大语言模型 复合推理 少样本学习 推理风格 科学问答

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在复杂问题上表现受限，原因是它们依赖于单一的推理模式，缺乏灵活性。
  2. 论文提出复合推理(CR)方法，通过动态组合演绎、归纳、溯因等多种推理风格来提升模型性能。
  3. 实验表明，CR方法在科学和医学问答任务上优于现有方法，并具有更高的样本效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)虽然能力显著，但依赖于单一的、主导的推理范式，这限制了它们在需要多样化认知策略的复杂问题上的表现。为了解决这个问题，我们引入了复合推理(CR)，这是一种新颖的推理方法，它使LLMs能够动态地探索和组合多种推理风格，如演绎、归纳和溯因，从而实现更细致的解决问题。在科学和医学问答基准上的评估表明，我们的方法优于现有的基线，如思维链(CoT)，并且超过了DeepSeek-R1风格推理(SR)的能力，同时表现出卓越的样本效率和足够的token使用量。值得注意的是，CR自适应地强调特定领域适当的推理风格。它优先考虑溯因和演绎推理用于医学问答，但转向因果、演绎和归纳方法用于科学推理。我们的研究结果表明，通过培养内部推理风格的多样性，LLMs获得了更强大、适应性和高效的解决问题能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在解决复杂问题时，通常依赖于单一的推理范式，例如思维链(Chain-of-Thought, CoT)。这种单一的推理方式难以适应需要多种认知策略的问题，导致性能瓶颈。尤其是在数据量有限的情况下，模型的泛化能力受到更大的限制。

核心思路：论文的核心思路是让大语言模型能够动态地探索和组合多种推理风格，例如演绎推理、归纳推理和溯因推理。通过这种方式，模型可以根据问题的特点选择合适的推理方式，从而更有效地解决问题。这种复合推理(Composite Reasoning, CR)的思想旨在提升模型的灵活性和适应性。

技术框架：CR方法的核心在于允许模型在推理过程中探索不同的推理路径。具体来说，模型首先会根据输入问题生成多个候选的推理步骤，每个步骤对应一种不同的推理风格。然后，模型会评估每个推理步骤的质量，并选择最优的步骤进行下一步推理。这个过程会迭代进行，直到得到最终的答案。整体流程可以看作是一个搜索过程，模型在不同的推理风格之间进行探索，最终找到最优的推理路径。

关键创新：CR方法最重要的创新点在于它打破了传统大语言模型依赖单一推理范式的局限性，引入了推理风格多样性的概念。通过动态组合不同的推理风格，模型可以更好地适应复杂问题的需求。与现有的方法相比，CR方法更加灵活和高效。

关键设计：论文中并没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推测，模型需要一个机制来评估不同推理步骤的质量，并选择最优的步骤。这可能涉及到一些可学习的参数，例如用于评估推理步骤质量的评分函数。此外，模型还需要一个策略来控制推理过程的探索深度和广度，以避免陷入局部最优解。

📊 实验亮点

实验结果表明，复合推理(CR)方法在科学和医学问答任务上优于现有的基线方法，如思维链(CoT)。此外，CR方法还超过了DeepSeek-R1风格推理(SR)的能力，同时表现出卓越的样本效率和足够的token使用量。CR方法能够自适应地强调特定领域适当的推理风格，例如优先考虑溯因和演绎推理用于医学问答。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要复杂推理的领域，例如医疗诊断、科学研究、法律咨询等。通过提升大语言模型在少数据下的问题求解能力，可以降低模型训练成本，并使其更容易部署到资源受限的环境中。未来，该方法有望推动人工智能在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs), despite their remarkable capabilities, rely on singular, pre-dominant reasoning paradigms, hindering their performance on intricate problems that demand diverse cognitive strategies. To address this, we introduce Composite Reasoning (CR), a novel reasoning approach empowering LLMs to dynamically explore and combine multiple reasoning styles like deductive, inductive, and abductive for more nuanced problem-solving. Evaluated on scientific and medical question-answering benchmarks, our approach outperforms existing baselines like Chain-of-Thought (CoT) and also surpasses the accuracy of DeepSeek-R1 style reasoning (SR) capabilities, while demonstrating superior sample efficiency and adequate token usage. Notably, CR adaptively emphasizes domain-appropriate reasoning styles. It prioritizes abductive and deductive reasoning for medical question answering, but shifts to causal, deductive, and inductive methods for scientific reasoning. Our findings highlight that by cultivating internal reasoning style diversity, LLMs acquire more robust, adaptive, and efficient problem-solving abilities.