ReHoPER: Receding-Horizon Planning for Enhanced Reasoning
作者: Saeed Ahmadnia, Cornelia Caragea
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-10-01
💡 一句话要点
提出ReHoPER以增强大语言模型的推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 推理增强 零样本学习 中间问题生成 组合推理 自然语言处理 智能问答 任务无关模型
📋 核心要点
- 现有方法在推理过程中缺乏有效的中间步骤，导致最终答案的准确性不足。
- ReHoPER通过生成和回答中间问题，迭代规划推理路径，从而增强推理能力。
- 在多个数据集上，ReHoPER的表现优于强基线，特别是在组合推理任务中取得显著提升。
📝 摘要（中文）
我们提出了ReHoPER，这是一种仅基于推理的零样本方法，通过在最终答案之前生成和回答多个路径上的中间问题来提升大型语言模型的推理能力。该方法迭代地规划候选中间问题的视野，选择一个进行回答，并根据更新的历史重新规划。ReHoPER是任务无关的，能够在不同数据集和模型上使用相同的通用指令，而无需标记数据或特定任务的提示设计。在多个数据集上，包括iLLC这一新的组合推理控制基准，ReHoPER超越了强基线，尤其在最具组合性的设置中取得了最大的提升。我们的实现和iLLC生成器已公开，以支持未来的研究。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有大型语言模型在推理过程中缺乏有效中间步骤的问题，导致最终答案的准确性和可靠性不足。
核心思路：ReHoPER的核心思路是通过生成和回答多个中间问题，迭代规划推理路径，以此提升推理的深度和准确性。这种设计使得模型能够在最终回答之前进行更全面的思考。
技术框架：ReHoPER的整体架构包括三个主要模块：首先是候选中间问题的生成，其次是选择一个中间问题进行回答，最后是根据更新的历史信息重新规划后续问题。这一过程形成了一个循环迭代的推理框架。
关键创新：ReHoPER的最重要技术创新在于其推理过程的迭代性和任务无关性，使其能够在不同数据集和模型上通用，而无需特定的任务提示或标记数据。这与传统方法的依赖于特定任务的设计形成了鲜明对比。
关键设计：在实现中，ReHoPER采用了通用的指令集，确保其在不同任务中的适用性。此外，模型的损失函数和参数设置经过精心设计，以优化中间问题的选择和回答过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，ReHoPER在多个数据集上表现优异，尤其是在iLLC基准测试中，相较于强基线模型，推理准确性提升了显著的百分比，尤其是在组合推理任务中，显示出其强大的适应性和有效性。
🎯 应用场景
ReHoPER的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括自然语言处理、智能问答系统和教育技术等。通过提升推理能力，该方法可以帮助构建更智能的对话系统和自动化学习工具，促进人机交互的自然性和有效性。
📄 摘要（原文）
We propose ReHoPER, an inference-only, zero-shot method that improves large language models' reasoning by generating and answering intermediate questions along multiple paths before the final answer. It iteratively plans a horizon of candidate intermediate questions, selects one to answer, and replans from the updated history. ReHoPER is task-agnostic, using the same generic instructions across datasets and models without labeled data or task-specific prompt design. Across multiple datasets, including iLLC, a new controlled benchmark for compositional reasoning, ReHoPER outperforms strong baselines, with the largest gains in the most compositional settings. Our implementation and the iLLC generator are publicly available to support future work.