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样本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 推理风格 少样本学习 科学问答 医学问答 领域适应性 提示工程

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在复杂问题上表现受限，原因是它们主要依赖单一的推理模式，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，提升问题求解能力。
  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和领域适应性。

📝 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，从而进行更细致的解决问题。在科学和医学问答基准测试中，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，同时展示了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的推理风格。它优先考虑溯因和演绎推理来回答医学问题，但转向因果、演绎和归纳方法来进行科学推理。我们的研究结果表明，通过培养内部推理风格的多样性，LLMs可以获得更强大、适应性和高效的解决问题能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在复杂问题求解中，由于依赖单一推理模式而导致的性能瓶颈。现有方法，如思维链(CoT)，通常只采用一种预设的推理方式，无法灵活应对需要多种认知策略的问题，尤其是在数据量有限的情况下。

核心思路：核心在于让LLM能够动态地探索和组合多种推理风格，例如演绎、归纳和溯因推理。通过这种方式，模型可以根据问题的特性自适应地选择最合适的推理策略，从而提高解决问题的准确性和效率。这种“复合”的推理方式模拟了人类在解决复杂问题时灵活运用不同思维模式的能力。

技术框架：CR方法没有明确的架构图，其核心在于提示工程的设计。它通过特定的prompt，引导LLM在推理过程中考虑多种推理风格，并根据问题特点选择合适的组合。具体流程可能包括：1) 问题分析：识别问题类型和所需知识；2) 推理风格选择：根据问题选择合适的推理风格组合；3) 推理过程生成：利用LLM生成基于所选推理风格的推理过程；4) 答案提取：从推理过程中提取最终答案。

关键创新：最重要的创新点在于将多种推理风格集成到LLM的推理过程中，并使其能够自适应地选择和组合这些风格。与传统的单一推理方法相比，CR方法更具灵活性和适应性，能够更好地应对复杂问题。此外，CR方法还强调领域适应性，即根据不同领域的特点调整推理风格的优先级。

关键设计：论文的关键设计在于prompt的设计，prompt需要引导LLM考虑多种推理风格，并根据问题特点选择合适的组合。具体的prompt设计可能包括：1) 提供多种推理风格的定义和示例；2) 引导LLM分析问题并选择合适的推理风格；3) 鼓励LLM在推理过程中结合多种推理风格。此外，论文还可能采用了某种形式的损失函数或奖励机制，以鼓励LLM学习更有效的推理风格组合。具体的技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 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基准测试中优于现有的基线方法，如思维链(CoT)。CR方法还超过了DeepSeek-R1风格推理(SR)的能力，同时展示了卓越的样本效率和token使用量。具体性能数据未知，但论文强调了CR方法在少样本学习方面的优势。

🎯 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LLM的推理能力，可以帮助专业人士更高效地解决问题，并为自动化决策提供更可靠的支持。未来，该技术有望应用于智能客服、智能助手等领域，提供更智能、更个性化的服务。

📄 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.