CDW-CoT: Clustered Distance-Weighted Chain-of-Thoughts Reasoning

📄 arXiv: 2501.12226v1 📥 PDF

作者: Yuanheng Fang, Guoqing Chao, Wenqiang Lei, Shaobo Li, Dianhui Chu

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-21

备注: aaai25(poster)

💡 一句话要点

提出CDW-CoT，通过聚类和距离加权优化提示，提升LLM在复杂推理任务中的性能。

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

关键词: 思维链 提示工程 聚类算法 距离加权 语言模型 复杂推理 动态提示 提示优化

📋 核心要点

  1. 现有CoT方法采用统一提示处理所有数据，忽略了数据集内部的多样性，导致性能瓶颈。
  2. CDW-CoT通过聚类分析数据，为每个簇优化提示概率分布，并根据实例与簇中心的距离动态构建提示。
  3. 实验表明，CDW-CoT在多个推理任务上显著优于传统CoT方法，例如LLaMA2 (13B) 提升25.34%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）最近通过思维链（CoT）提示在复杂推理任务中取得了显著成果。然而，现有CoT方法大多依赖于相同的提示，无论是手动设计还是自动生成，来处理整个数据集。这种“一刀切”的方法可能无法满足单个数据集内部多样性带来的特定需求。为了解决这个问题，我们提出了聚类距离加权思维链（CDW-CoT）方法，该方法通过整合聚类和提示优化技术，动态构建针对每个数据实例特征量身定制的提示。我们的方法采用聚类算法将数据集分为不同的组，从中选择一个候选提示池，以反映数据集内部固有的多样性。对于每个集群，CDW-CoT训练针对其特定特征优化的提示概率分布。最后，它基于每个测试实例与聚类中心的接近程度，动态地构建一个独特的提示概率分布，从中选择提示进行推理。CDW-CoT在包括常识、符号和数学推理任务在内的六个数据集上始终优于传统的CoT方法。具体而言，与手动CoT相比，CDW-CoT在LLaMA2（13B）上实现了平均25.34%的准确率提升，在LLaMA3（8B）上实现了15.72%的准确率提升。

🔬 方法详解

问题定义：现有Chain-of-Thought (CoT) 方法在处理复杂推理任务时，通常采用“一刀切”的提示策略，即对所有数据实例使用相同的提示。这种方法忽略了数据集内部的多样性，导致模型无法针对不同类型的实例进行有效推理，从而限制了整体性能的提升。现有方法无法根据数据实例的特性动态调整提示，是其主要痛点。

核心思路：CDW-CoT的核心思路是根据数据实例的特征，动态地构建和选择最合适的提示。通过聚类算法将数据集划分为不同的簇，每个簇代表一类具有相似特征的实例。然后，针对每个簇优化提示的概率分布，使得模型能够根据实例所属的簇选择最有效的提示。对于新的测试实例，根据其与各个簇中心的距离，动态地构建一个独特的提示概率分布，从而实现个性化的提示选择。

技术框架：CDW-CoT方法主要包含以下几个阶段：1) 数据聚类：使用聚类算法（如K-means）将数据集划分为若干个簇。2) 提示池构建：为每个簇选择或生成一组候选提示，形成一个提示池。3) 提示优化：针对每个簇，训练一个提示概率分布，使得模型能够根据该分布选择最有效的提示。4) 动态提示构建：对于新的测试实例，计算其与各个簇中心的距离，并根据距离加权各个簇的提示概率分布，从而构建一个动态的提示概率分布。5) 推理：根据动态构建的提示概率分布，选择提示进行推理。

关键创新：CDW-CoT的关键创新在于其动态提示构建机制。与传统的CoT方法不同，CDW-CoT不是使用固定的提示，而是根据数据实例的特征动态地选择和组合提示。这种方法能够更好地适应数据集内部的多样性，从而提高模型的推理性能。此外，通过聚类和提示优化，CDW-CoT能够自动地发现数据集中不同类型的实例，并为每种类型选择最有效的提示。

关键设计：在数据聚类阶段，可以选择不同的聚类算法，如K-means、层次聚类等。在提示优化阶段，可以使用强化学习或梯度下降等方法来训练提示概率分布。距离加权可以使用不同的距离度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。提示概率分布可以使用softmax函数进行归一化。具体的损失函数和网络结构的选择取决于具体的任务和数据集。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

CDW-CoT在六个数据集上均优于传统CoT方法。在LLaMA2 (13B) 上，CDW-CoT相比于手动设计的CoT提示，平均准确率提升了25.34%。在LLaMA3 (8B) 上，平均准确率提升了15.72%。这些结果表明，CDW-CoT能够有效地利用数据集内部的多样性，提升LLM的推理性能。

🎯 应用场景

CDW-CoT方法可广泛应用于需要复杂推理能力的场景，如智能问答、知识图谱推理、数学问题求解等。该方法能够提升LLM在处理多样化数据时的准确性和可靠性，具有重要的实际应用价值。未来，该方法可以进一步扩展到其他领域，如自然语言生成、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have recently achieved impressive results in complex reasoning tasks through Chain of Thought (CoT) prompting. However, most existing CoT methods rely on using the same prompts, whether manually designed or automatically generated, to handle the entire dataset. This one-size-fits-all approach may fail to meet the specific needs arising from the diversities within a single dataset. To solve this problem, we propose the Clustered Distance-Weighted Chain of Thought (CDW-CoT) method, which dynamically constructs prompts tailored to the characteristics of each data instance by integrating clustering and prompt optimization techniques. Our method employs clustering algorithms to categorize the dataset into distinct groups, from which a candidate pool of prompts is selected to reflect the inherent diversity within the dataset. For each cluster, CDW-CoT trains the optimal prompt probability distribution tailored to their specific characteristics. Finally, it dynamically constructs a unique prompt probability distribution for each test instance, based on its proximity to cluster centers, from which prompts are selected for reasoning. CDW-CoT consistently outperforms traditional CoT methods across six datasets, including commonsense, symbolic, and mathematical reasoning tasks. Specifically, when compared to manual CoT, CDW-CoT achieves an average accuracy improvement of 25.34% on LLaMA2 (13B) and 15.72% on LLaMA3 (8B).