AutoPRM: Automating Procedural Supervision for Multi-Step Reasoning via Controllable Question Decomposition

📄 arXiv: 2402.11452v1 📥 PDF

作者: Zhaorun Chen, Zhuokai Zhao, Zhihong Zhu, Ruiqi Zhang, Xiang Li, Bhiksha Raj, Huaxiu Yao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-18

备注: 17 pages, 4 figures, 11 tables

💡 一句话要点

提出AutoPRM以解决多步骤推理中的程序监督问题

🎯 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: 自监督学习 多步骤推理 强化学习 问题分解 上下文引导解码

📋 核心要点

  1. 现有方法在多步骤推理任务中依赖大量手动标注，导致效率低下和可扩展性差。
  2. AutoPRM通过将复杂问题分解为可控粒度的子问题，并利用强化学习逐步优化求解过程，提供了一种新的自监督解决方案。
  3. 实验结果显示，AutoPRM在数学和常识推理任务上显著超越了现有最先进技术，提升幅度明显。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在多步骤推理任务中展现出良好前景，但其对大量手动标注的依赖仍然是一个重大障碍。为了解决这一挑战，本文提出了一种新颖的自监督框架AutoPRM，旨在高效增强LLMs在复杂推理任务中的微调能力。具体而言，AutoPRM首先将复杂问题分解为更易管理的子问题，并通过可控的粒度切换进行处理，然后采用强化学习逐步改进子问题求解器。此外，我们提出了上下文引导解码，以避免奖励干扰并引导子问题求解器朝向整体问题的解决方案。大量实验表明，AutoPRM在数学和常识推理任务上显著提升了性能，且可以轻松与其他正交推理管道集成。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在多步骤推理任务中对手动标注的高度依赖问题，现有方法在处理复杂推理时效率低下，难以扩展。

核心思路：AutoPRM的核心思想是将复杂问题分解为更小的子问题，通过可控的粒度切换来简化求解过程，并利用强化学习逐步优化子问题的求解器。这样的设计可以有效减少对手动标注的需求，提高模型的自适应能力。

技术框架：AutoPRM的整体架构包括问题分解模块、子问题求解器和上下文引导解码模块。首先，复杂问题被分解为多个子问题；然后，子问题求解器通过强化学习进行迭代优化；最后，上下文引导解码模块确保求解过程的连贯性和准确性。

关键创新：AutoPRM的主要创新在于其自监督学习框架和上下文引导解码策略，这与传统方法依赖手动标注和简单解码策略的方式有本质区别。

关键设计：在设计中，AutoPRM使用了可控粒度切换的机制，以便根据问题的复杂性调整分解的细致程度。同时，强化学习的奖励机制经过精心设计，以避免奖励干扰，确保求解器朝向正确的方向优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AutoPRM在数学和常识推理任务上显著提升了性能，相较于现有最先进技术，性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充），展示了其在复杂推理中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、智能问答系统和自动化推理工具等。通过提升多步骤推理的效率和准确性，AutoPRM能够为各种需要复杂决策支持的场景提供更好的解决方案，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have shown promise in multi-step reasoning tasks, yet their reliance on extensive manual labeling to provide procedural feedback remains a significant impediment. To address this challenge, in this paper, we propose a novel self-supervised framework AutoPRM that efficiently enhances the fine-tuning of LLMs for intricate reasoning challenges. Specifically, AutoPRM first decomposes complex problems into more manageable subquestions with a controllable granularity switch, then sequentially apply reinforcement learning to iteratively improve the subquestion solver. Additionally, we propose context-guided-decoding to avoid reward tampering and guide the subquestion solver towards the solution of the holistic problem. Extensive experiments show that AutoPRM significantly improves performance on mathematical and commonsense reasoning tasks over SOTA. More encouragingly, AutoPRM can be easily integrated with other orthogonal reasoning pipelines.