Can We Verify Step by Step for Incorrect Answer Detection?

📄 arXiv: 2402.10528v4 📥 PDF

作者: Xin Xu, Shizhe Diao, Can Yang, Yang Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-16 (更新: 2025-05-19)

备注: accepted to IJCAI 2025

💡 一句话要点

提出R2PE基准以解决LLM推理链准确性预测问题

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

关键词: 推理链 大型语言模型 过程可辨识度评分 准确性预测 开放域问答 R2PE基准 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中在提升LLM的最终任务性能，缺乏对推理链质量的深入分析。
  2. 本文提出R2PE基准，通过过程可辨识度评分（PDS）框架来评估推理链与输出准确性之间的关系。
  3. 实验结果显示，PDS在45个子集上平均提升F1分数5.1%和AUC-PR 2.97%，有效提高了开放域问答的准确性。

📝 摘要（中文）

链式思维（CoT）提示在提升大型语言模型（LLMs）推理能力方面取得了显著进展。尽管已有研究关注于CoT的任务性能提升，但对推理链质量的评估仍显不足。本文提出了R2PE基准，旨在探讨推理链与LLM输出准确性之间的关系。通过引入过程可辨识度评分（PDS）框架，本文在45个R2PE子集上实现了F1分数平均提升5.1%和AUC-PR提升2.97%。此外，PDS在开放域问答准确性方面的有效性也得到了验证。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何通过分析LLM生成的推理链来预测其输出的准确性。现有方法在推理链质量评估方面存在不足，无法有效判断最终输出的真伪。

核心思路：提出R2PE基准，利用过程可辨识度评分（PDS）框架，充分利用多条推理链的信息，以提高对LLM输出的准确性预测。

技术框架：整体架构包括数据集构建、推理链生成、过程可辨识度评分计算及最终输出评估四个主要模块。数据集涵盖五个不同领域的推理任务，确保多样性和广泛性。

关键创新：PDS框架是本文的核心创新，与传统的答案检查基线相比，显著提升了推理链的评估效果，提供了一种新的思路来理解LLM的推理过程。

关键设计：在PDS框架中，设计了特定的评分机制，以量化推理步骤的有效性，并通过优化损失函数来提升模型的学习能力。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，PDS框架在R2PE基准的45个子集上实现了F1分数平均提升5.1%和AUC-PR提升2.97%。这一显著提升表明，PDS在评估LLM推理链的有效性方面具有重要的实用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、法律和医疗等需要高准确性推理的场景。通过改进LLM的推理能力，能够在开放域问答和决策支持系统中提供更可靠的结果，未来可能对智能助手和自动化系统的发展产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Chain-of-Thought (CoT) prompting has marked a significant advancement in enhancing the reasoning capabilities of large language models (LLMs). Previous studies have developed various extensions of CoT, which focus primarily on enhancing end-task performance. In addition, there has been research on assessing the quality of reasoning chains in CoT. This raises an intriguing question: Is it possible to predict the accuracy of LLM outputs by scrutinizing the reasoning chains they generate? To answer this research question, we introduce a benchmark, R2PE, designed specifically to explore the relationship between reasoning chains and performance in various reasoning tasks spanning five different domains. This benchmark aims to measure the falsehood of the final output of LLMs based on the reasoning steps. To make full use of information in multiple reasoning chains, we propose the process discernibility score (PDS) framework that beats the answer-checking baseline by a large margin. Concretely, this resulted in an average of $5.1\%$ increase in the F1 score and $2.97\%$ improvement in AUC-PR across all 45 subsets within R2PE. We further demonstrate our PDS's efficacy in advancing open-domain QA accuracy.