Look Before You Leap: Problem Elaboration Prompting Improves Mathematical Reasoning in Large Language Models

📄 arXiv: 2402.15764v2 📥 PDF

作者: Haoran Liao, Jidong Tian, Shaohua Hu, Hao He, Yaohui Jin

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-24 (更新: 2024-03-27)

💡 一句话要点

提出问题阐述提示以提升大语言模型的数学推理能力

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

关键词: 数学推理 大型语言模型 问题阐述提示 上下文建模 推理能力提升

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在处理复杂数学推理任务时，常常受到问题上下文不明确的影响，导致推理错误。
  2. 论文提出的问题阐述提示（PEP）方法，通过在推理前详细分解问题上下文，提升了模型的上下文理解能力。
  3. 实验结果表明，PEP在多个数学任务上显著提升了性能，例如在GSM8k数据集上，GPT-3.5模型的表现分别提高了9.93%和8.80%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在复杂任务如数学推理中仍面临挑战。尽管在改进前缀提示或推理过程方面投入了大量精力，但问题上下文的关键作用可能被忽视。本研究提出了一种新方法——问题阐述提示（PEP），旨在增强LLMs的数学能力。具体而言，PEP在推理之前分解和阐明问题上下文，从而提高上下文建模和解析效率。实验结果显示，PEP在多个数据集和模型上表现出色，尤其在处理干扰问题时展现出优势。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在数学推理中因问题上下文不明确而导致的推理错误。现有方法往往忽视了问题的具体上下文，导致模型无法准确理解输入。

核心思路：论文提出的问题阐述提示（PEP）方法，通过在推理之前对问题进行分解和阐释，增强模型对问题上下文的理解，从而提高推理的准确性和效率。

技术框架：PEP的整体架构包括三个主要阶段：首先是问题的分解，其次是上下文的阐释，最后是基于清晰上下文的推理过程。这一流程确保模型在推理时能够充分利用上下文信息。

关键创新：PEP的核心创新在于其对问题上下文的重视，通过详细的上下文阐释，显著提升了模型的推理能力。这与传统方法的直接推理方式形成了鲜明对比。

关键设计：在PEP中，关键设计包括对问题的结构化分解、上下文信息的提取和整合，以及与其他提示方法的兼容性设计。这些设计确保了PEP的灵活性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，PEP在多个数学任务上表现优异，特别是在GSM8k数据集上，GPT-3.5模型通过贪婪解码和自一致性分别提升了9.93%和8.80%。此外，PEP在处理干扰问题时表现出特别的优势，证明了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、金融和科学计算等需要复杂数学推理的场景。通过提升大型语言模型的数学推理能力，PEP可以为自动化教育工具、智能财务分析和科学研究提供更准确的支持，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) still grapple with complex tasks like mathematical reasoning. Despite significant efforts invested in improving prefix prompts or reasoning process, the crucial role of problem context might have been neglected. Accurate recognition of inputs is fundamental for solving mathematical tasks, as ill-formed problems could potentially mislead LLM's reasoning. In this study, we propose a new approach named Problem Elaboration Prompting (PEP) to enhance the mathematical capacities of LLMs. Specifically, PEP decomposes and elucidates the problem context before reasoning, therefore enhancing the context modeling and parsing efficiency. Experiments across datasets and models demonstrate promising performances: (1) PEP demonstrates an overall enhancement in various mathematical tasks. For instance, with the GPT-3.5 model, PEP exhibits improvements of 9.93% and 8.80% on GSM8k through greedy decoding and self-consistency, respectively. (2) PEP can be easily implemented and integrated with other prompting methods. (3) PEP shows particular strength in handling distraction problems.