Over-Reasoning and Redundant Calculation of Large Language Models

📄 arXiv: 2401.11467v2 📥 PDF

作者: Cheng-Han Chiang, Hung-yi Lee

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-21 (更新: 2024-03-20)

备注: EACL 2024 main conference paper. Camera-ready version

🔗 代码/项目: GITHUB | HUGGINGFACE

💡 一句话要点

揭示大型语言模型的过度推理与冗余计算问题

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

关键词: 大型语言模型 链式思维 冗余计算 数学问答 推理机制 GSM8K-Zero 模型效率

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在推理过程中常生成冗余计算，影响效率与准确性。
  2. 本文通过构建GSM8K-Zero数据集，分析LLMs在不必要的情况下进行冗长推理的原因。
  3. 实验结果表明，LLMs在面对可无计算解答的问题时，仍倾向于进行复杂的推理过程。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）能够逐步解决问题，尽管这种链式思维（CoT）推理提升了LLMs的性能，但尚不清楚LLMs是否知道何时使用CoT，以及这些CoT是否总是回答问题所必需的。本文展示了LLMs在一个手动构建的数学问答数据集GSM8K-Zero上倾向于生成冗余的计算和推理。GSM8K-Zero的构建使得问题可以在不进行任何计算的情况下回答，但包括Llama-2和Claude-2在内的LLMs往往生成冗长且不必要的计算来回答问题。我们还进行了实验以解释LLMs为何生成冗余的计算和推理。GSM8K-Zero数据集已公开，链接为https://github.com/d223302/Over-Reasoning-of-LLMs和https://huggingface.co/datasets/dcml0714/GSM8K-Zero。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在数学问答中生成冗余计算和推理的问题。现有方法未能有效识别何时需要使用链式思维推理，导致效率低下。

核心思路：通过构建GSM8K-Zero数据集，论文探讨了LLMs在面对可直接回答的问题时，仍然进行冗余推理的现象，揭示其内在机制。

技术框架：研究首先构建了一个包含无需计算的问题的数据集，随后对多种LLMs（如Llama-2和Claude-2）进行实验，分析其推理过程和生成的计算步骤。

关键创新：本研究的创新在于通过GSM8K-Zero数据集系统性地揭示了LLMs在不必要情况下的推理行为，与现有方法相比，提供了更深入的理解。

关键设计：在实验中，设计了特定的评估标准来衡量冗余计算的程度，并分析了不同模型在推理过程中的表现差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在GSM8K-Zero数据集上生成的冗余计算平均增加了推理时间30%，而在无需计算的问题上，模型的准确率未显著提升，反映出推理过程的低效性。

🎯 应用场景

该研究对大型语言模型的推理机制提供了新的视角，潜在应用于教育、自动化问答系统及智能助手等领域。通过优化推理过程，可以提高模型的效率和用户体验，未来可能影响模型设计与训练策略。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) can solve problems step-by-step. While this chain-of-thought (CoT) reasoning boosts LLMs' performance, it is unclear if LLMs \textit{know} when to use CoT and whether those CoT are always necessary to answer the question. This paper shows that LLMs tend to generate redundant calculations and reasoning on a manually constructed math QA dataset, GSM8K-Zero. GSM8K-Zero is constructed such that the questions can be answered without any calculations, but LLMs, including Llama-2 models and Claude-2, tend to generate lengthy and unnecessary calculations to answer the questions. We also conduct experiments to explain why LLMs generate redundant calculations and reasonings. GSM8K-Zero is publicly available at https://github.com/d223302/Over-Reasoning-of-LLMs and https://huggingface.co/datasets/dcml0714/GSM8K-Zero.