Recursive Chain-of-Feedback Prevents Performance Degradation from Redundant Prompting

📄 arXiv: 2402.02648v2 📥 PDF

作者: Jinwoo Ahn, Kyuseung Shin

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-05 (更新: 2024-03-01)

备注: Still Ongoing Work; 8 Pages; 2 Figures

💡 一句话要点

提出递归反馈链方法以解决冗余提示导致的性能下降问题

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

关键词: 大型语言模型 复杂推理 递归反馈 性能提升 多步推理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理复杂推理任务时，常常无法给出逻辑严谨的答案，导致用户频繁重复提示。
  2. 本文提出递归反馈链（R-CoF）方法，通过递归修正错误响应，将复杂问题分解为更小的子问题，以提高回答质量。
  3. 实验结果表明，R-CoF方法在没有样本数据的情况下，能够有效提升LLMs的回答正确率，解决了冗余提示带来的性能下降问题。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中常常表现不佳，难以构建逻辑严谨的解决步骤。用户通常通过重复提示来期望获得更好的响应。本文定义了一种新颖的设置——反馈链（CoF），研究这种重复行为的影响。实验结果表明，重复的无意义反馈会逐渐降低响应质量，导致结果偏离预期。为此，提出了递归反馈链（R-CoF）方法，通过递归修正初始错误响应，将每个错误推理步骤分解为更小的问题。初步结果显示，R-CoF能够在没有样本数据的情况下，正确回答大多数LLMs无法处理的问题。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在复杂推理任务中因冗余提示而导致的性能下降问题。现有方法在面对多步推理时，重复的无意义反馈反而会降低响应质量。

核心思路：递归反馈链（R-CoF）方法通过递归地修正初始错误响应，将每个错误推理步骤拆分为更小的独立问题，从而逐步引导模型找到正确答案。这样的设计旨在通过细化问题来提高模型的推理能力。

技术框架：R-CoF的整体架构包括输入多步推理问题、生成初步响应、分析错误步骤、递归修正每个错误并最终输出修正后的答案。主要模块包括问题解析、反馈生成和递归修正。

关键创新：R-CoF的核心创新在于其递归修正机制，与传统的单一反馈方法不同，能够有效分解复杂问题，逐步提升模型的推理能力。

关键设计：在R-CoF中，关键设计包括对错误步骤的细致分析和反馈生成策略，确保每次递归都能针对特定问题进行优化。具体的损失函数和网络结构细节尚未公开，需进一步研究。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果显示，使用R-CoF方法后，大型语言模型在复杂推理任务中的回答正确率显著提高，尤其是在没有样本数据的情况下，能够正确回答大多数原本无法处理的问题。这一提升为模型的实际应用提供了新的可能性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、客服和智能助手等需要复杂推理的场景。通过提高大型语言模型在复杂任务中的表现，R-CoF方法能够为用户提供更准确的答案，提升用户体验。未来，该方法可能会在更多需要逻辑推理的应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) frequently struggle with complex reasoning tasks, failing to construct logically sound steps towards the solution. In response to this behavior, users often try prompting the LLMs repeatedly in hopes of reaching a better response. This paper studies such repetitive behavior and its effect by defining a novel setting, Chain-of-Feedback (CoF). The setting takes questions that require multi-step reasoning as an input. Upon response, we repetitively prompt meaningless feedback (e.g. 'make another attempt') requesting additional trials. Surprisingly, our preliminary results show that repeated meaningless feedback gradually decreases the quality of the responses, eventually leading to a larger deviation from the intended outcome. To alleviate these troubles, we propose a novel method, Recursive Chain-of-Feedback (R-CoF). Following the logic of recursion in computer science, R-CoF recursively revises the initially incorrect response by breaking down each incorrect reasoning step into smaller individual problems. Our preliminary results show that majority of questions that LLMs fail to respond correctly can be answered using R-CoF without any sample data outlining the logical process.