PathFinder: Guided Search over Multi-Step Reasoning Paths
作者: Olga Golovneva, Sean O'Brien, Ramakanth Pasunuru, Tianlu Wang, Luke Zettlemoyer, Maryam Fazel-Zarandi, Asli Celikyilmaz
分类: cs.CL
发布日期: 2023-12-08 (更新: 2023-12-12)
备注: NeurIPS 2023 R0-FoMo Workshop
💡 一句话要点
PathFinder：通过引导搜索多步推理路径，提升复杂推理任务性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多步推理 树搜索 语言模型 动态解码 约束推理 推理路径生成 常识推理 算术推理
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在多步推理任务中面临挑战，尤其是在需要复杂推理链的情况下。
- PathFinder借鉴束搜索，提出一种基于树搜索的推理路径生成方法，通过动态解码增强推理能力。
- 实验表明，PathFinder在算术和常识推理任务上优于现有方法，平均提升6%，并具有良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型的最新进展，诸如思维链提示等方法已被证明可以提高推理任务的结果。然而，需要多个推理步骤的任务仍然对最先进的模型提出了重大挑战。受束搜索算法的启发，我们提出PathFinder，一种基于树搜索的推理路径生成方法。它通过集成动态解码来增强多样化的分支和多跳推理，动态解码通过不同的采样方法和参数来实现。通过约束推理，PathFinder集成了新颖的质量约束、剪枝和探索方法，以提高生成效率和质量。此外，它还包括评分和排序功能，以改进候选选择。我们的方法在三个复杂的算术和常识推理任务上优于竞争基线，平均提高了6%。我们的模型可以很好地推广到更长、未见过的推理链，反映了与具有大分支因子的束搜索相似的复杂性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在复杂推理任务中，特别是需要多步推理链的任务上的不足。现有方法在处理此类任务时，推理能力有限，难以生成高质量的推理路径。模型的痛点在于无法有效地探索和利用潜在的推理路径，导致性能下降。
核心思路：PathFinder的核心思路是借鉴束搜索算法，构建一个树搜索框架，用于生成和评估推理路径。通过动态解码、约束推理和评分排序等机制，引导搜索过程，从而更有效地探索潜在的推理路径，并选择高质量的推理结果。这种方法旨在模拟人类在解决复杂问题时的逐步推理过程，并利用语言模型生成每一步的推理步骤。
技术框架：PathFinder的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 推理路径生成：从初始状态开始，利用语言模型生成多个可能的下一步推理步骤，形成树的分支。动态解码策略用于控制生成的多样性。2) 约束推理：应用质量约束，对生成的推理步骤进行过滤和剪枝，去除不合理的或低质量的步骤。3) 评分和排序：对剩余的推理路径进行评分，评估其质量和合理性。评分可以基于语言模型的置信度、外部知识库的验证等。4) 路径选择：选择得分最高的推理路径作为最终结果。
关键创新：PathFinder的关键创新在于将树搜索算法与语言模型相结合，并引入了动态解码和约束推理机制。与传统的思维链提示方法相比，PathFinder能够更有效地探索和利用潜在的推理路径，从而提高推理性能。与传统的束搜索相比，PathFinder通过动态调整采样方法和参数，增强了分支的多样性，避免了陷入局部最优解。
关键设计：PathFinder的关键设计包括：1) 动态解码策略：通过调整采样温度、top-p等参数，控制生成推理步骤的多样性。2) 质量约束：例如，约束推理步骤的长度、避免重复的推理步骤、利用外部知识库验证推理步骤的合理性等。3) 评分函数：可以结合语言模型的置信度、推理步骤的流畅度、外部知识库的匹配度等因素，对推理路径进行综合评分。4) 剪枝策略：根据评分和约束条件，对树进行剪枝，减少搜索空间，提高效率。
📊 实验亮点
PathFinder在三个复杂的算术和常识推理任务上取得了显著的性能提升，平均超过现有基线方法6%。实验结果表明，PathFinder能够很好地泛化到更长、未见过的推理链，这表明其具有较强的推理能力和鲁棒性。该模型在处理具有大分支因子的复杂推理问题时，表现出与束搜索相似的性能。
🎯 应用场景
PathFinder具有广泛的应用前景，可应用于问答系统、对话系统、智能助手等领域。它可以提升机器在复杂推理任务中的表现，例如解决需要多步计算的数学问题、进行常识推理、理解复杂文本等。未来，PathFinder可以与其他技术相结合，例如知识图谱、强化学习等，进一步提升推理能力和泛化性能。
📄 摘要（原文）
With recent advancements in large language models, methods like chain-of-thought prompting to elicit reasoning chains have been shown to improve results on reasoning tasks. However, tasks that require multiple steps of reasoning still pose significant challenges to state-of-the-art models. Drawing inspiration from the beam search algorithm, we propose PathFinder, a tree-search-based reasoning path generation approach. It enhances diverse branching and multi-hop reasoning through the integration of dynamic decoding, enabled by varying sampling methods and parameters. Using constrained reasoning, PathFinder integrates novel quality constraints, pruning, and exploration methods to enhance the efficiency and the quality of generation. Moreover, it includes scoring and ranking features to improve candidate selection. Our approach outperforms competitive baselines on three complex arithmetic and commonsense reasoning tasks by 6% on average. Our model generalizes well to longer, unseen reasoning chains, reflecting similar complexities to beam search with large branching factors.