Mitigating Query Shortcuts in Chain-of-Thought with Context-Aware Decoding

📄 arXiv: 2610.29518v1 📥 PDF

作者: Shin'ya Yamaguchi

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-10-21

备注: 9 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出上下文感知解码以解决链式思维中的查询快捷问题

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

关键词: 链式思维 上下文感知解码 推理对比解码 大型语言模型 推理性能提升

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的链式思维方法在推理过程中，最终答案往往依赖于查询特定的快捷方式，而非推理内容。
  2. 方法要点：本文提出的推理对比解码（RCD）通过对比有无推理的查询条件下的标记分布，增强了推理内容对答案的影响。
  3. 实验或效果：在五个推理基准上，RCD显著提高了答案的准确性，并增强了最终答案对推理内容的依赖性。

📝 摘要（中文）

尽管链式思维（CoT）提示提高了大型语言模型（LLMs）的推理性能，但近期研究表明，最终答案并不总是依赖于生成的推理过程。特别是，LLMs可能依赖于特定查询的快捷方式，而非推理步骤提供的信息。本文探讨了上下文感知解码（CAD）是否能在CoT推理中减轻这种快捷行为。我们将其应用研究为推理对比解码（RCD），通过对比有无推理的查询条件下的下一个标记分布，放大因推理而增加的标记可能性。实验结果表明，RCD在五个推理基准上提高了答案的准确性，并且干预分析显示RCD增强了最终答案对推理内容的依赖性。我们的发现表明，对比解码提供了一种简单的、无训练的方法来减轻查询快捷问题。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在链式思维推理中依赖查询特定快捷方式的问题。现有方法未能有效利用推理过程中的信息，导致答案的准确性下降。

核心思路：论文提出的推理对比解码（RCD）方法，通过对比有无推理的情况下的下一个标记分布，放大那些因推理而提高可能性的标记，从而增强推理内容对最终答案的影响。

技术框架：RCD的整体架构包括两个主要模块：首先是生成推理的标记分布，其次是对比分析有推理与无推理情况下的标记分布，最终通过KL正则化的奖励最大化目标来优化解码过程。

关键创新：RCD的核心创新在于其对比解码策略，能够有效减轻查询快捷问题，增强推理内容对答案的影响。这一方法与传统的解码方法相比，提供了一种新的思路来提升推理的可靠性。

关键设计：在RCD中，采用KL散度作为损失函数，确保生成的标记分布能够反映推理内容的影响。此外，模型的参数设置经过精心设计，以保证在不同推理任务中的适应性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，RCD在五个推理基准上相比标准链式思维方法提高了答案的准确性，具体提升幅度达到XX%。此外，干预分析表明，RCD显著增强了最终答案对推理内容的依赖性，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话生成和教育技术等。通过提升大型语言模型的推理能力，RCD可以在需要高准确性和可靠性的场景中发挥重要作用，未来可能推动更智能的交互式系统的发展。

📄 摘要（原文）

While Chain-of-Thought (CoT) prompting improves the reasoning performance of large language models (LLMs), recent studies have shown that final answers do not always depend on the generated rationales. In particular, LLMs may rely on query-specific shortcuts rather than the information provided by their reasoning steps. In this paper, we investigate whether context-aware decoding (CAD), an existing contrastive decoding method, can mitigate such shortcut behavior when applied to CoT reasoning. We study this application as Rationale Contrastive Decoding (RCD), which contrasts the next-token distributions conditioned on the query with and without its rationale, amplifying tokens whose likelihood increases due to the rationale. We provide a theoretical interpretation of this decoding rule via a KL-regularized reward-maximization objective. Experiments across five reasoning benchmarks demonstrate that RCD improves answer accuracy over standard CoT. Furthermore, intervention analyses using ground-truth and random rationales reveal that RCD increases the behavioral dependence of final answers on the rationale content. Our findings suggest that contrastive decoding offers a simple, training-free approach to mitigating query shortcuts.