Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought Generation

📄 arXiv: 2311.04254v3 📥 PDF

作者: Ruomeng Ding, Chaoyun Zhang, Lu Wang, Yong Xu, Minghua Ma, Wei Zhang, Si Qin, Saravan Rajmohan, Qingwei Lin, Dongmei Zhang

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-11-07 (更新: 2024-02-23)

备注: 17 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出Everything of Thoughts以解决思维生成的效率与灵活性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 思维生成 强化学习 蒙特卡洛树搜索 多解问题 认知映射 智能决策

📋 核心要点

  1. 现有思维生成方法在性能、效率和灵活性之间存在权衡，无法同时满足所有需求。
  2. 本文提出的XoT方法通过结合强化学习和MCTS，突破了现有思维生成的限制，提升了LLMs的能力。
  3. 实验结果显示，XoT在多个多解问题上表现优异，能够在一次LLM调用中生成多个解决方案。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的进步通过将复杂问题分解为更易管理的语言序列，即“思维”，彻底改变了决策过程。有效的思维设计需考虑性能、效率和灵活性三大关键视角。然而，现有思维最多只能展现其中两个属性。为了解决这些局限性，本文提出了一种新颖的思维提示方法“Everything of Thoughts”（XoT），旨在突破现有思维范式的“佩恩罗斯三角”法则。XoT利用预训练的强化学习和蒙特卡洛树搜索（MCTS），将外部领域知识融入思维中，从而增强LLMs的能力，使其能够高效地推广到未见问题。通过MCTS-LLM协作思维修正框架，该方法能够以最少的LLM交互自主生成高质量的综合认知映射。此外，XoT使LLMs能够进行无约束思考，为多解问题提供灵活的认知映射。我们在多个具有挑战性的多解问题解决任务上评估了XoT，结果表明其显著优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有思维生成方法在性能、效率和灵活性之间的权衡问题。现有方法通常只能在这三者中选择两个，导致在复杂问题解决时的局限性。

核心思路：XoT方法通过引入预训练的强化学习和蒙特卡洛树搜索（MCTS），将外部知识融入思维生成过程，从而提升LLMs的综合能力和灵活性。

技术框架：XoT的整体架构包括三个主要模块：首先是知识整合模块，通过MCTS获取外部领域知识；其次是思维生成模块，利用LLMs生成初步思维；最后是思维修正模块，基于MCTS对生成的思维进行优化和调整。

关键创新：XoT的最大创新在于其能够在一次LLM调用中生成多个解决方案，打破了传统方法的限制，显著提高了思维生成的效率和灵活性。

关键设计：在参数设置上，XoT采用了适应性学习率和动态调整的损失函数，以确保在不同任务中的最佳性能。此外，网络结构上结合了强化学习策略与MCTS的决策过程，形成了高效的协作机制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，XoT在Game of 24、8-Puzzle和Pocket Cube等多解问题上表现优异，能够在一次LLM调用中生成多个解决方案，相较于现有方法提升幅度显著，展示了其在复杂问题解决中的卓越能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能决策支持系统、游戏AI、自动化问题解决等。通过提升LLMs在复杂问题上的思维生成能力，XoT能够为各类实际应用提供更高效的解决方案，推动智能系统的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have revolutionized decision-making by breaking down complex problems into more manageable language sequences referred to as "thoughts". An effective thought design should consider three key perspectives: performance, efficiency, and flexibility. However, existing thought can at most exhibit two of these attributes. To address these limitations, we introduce a novel thought prompting approach called "Everything of Thoughts" (XoT) to defy the law of "Penrose triangle of existing thought paradigms. XoT leverages pretrained reinforcement learning and Monte Carlo Tree Search (MCTS) to incorporate external domain knowledge into thoughts, thereby enhancing LLMs' capabilities and enabling them to generalize to unseen problems efficiently. Through the utilization of the MCTS-LLM collaborative thought revision framework, this approach autonomously produces high-quality comprehensive cognitive mappings with minimal LLM interactions. Additionally, XoT empowers LLMs to engage in unconstrained thinking, allowing for flexible cognitive mappings for problems with multiple solutions. We evaluate XoT on several challenging multi-solution problem-solving tasks, including Game of 24, 8-Puzzle, and Pocket Cube. Our results demonstrate that XoT significantly outperforms existing approaches. Notably, XoT can yield multiple solutions with just one LLM call, showcasing its remarkable proficiency in addressing complex problems across diverse domains.