Do Large Language Models Latently Perform Multi-Hop Reasoning?

📄 arXiv: 2402.16837v2 📥 PDF

作者: Sohee Yang, Elena Gribovskaya, Nora Kassner, Mor Geva, Sebastian Riedel

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-26 (更新: 2025-05-31)

备注: ACL 2024

💡 一句话要点

探讨大型语言模型的潜在多跳推理能力

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

关键词: 大型语言模型 多跳推理 自然语言处理 知识利用 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂提示时，缺乏对多跳推理能力的深入分析与验证。
  2. 论文通过设计实验，探讨LLM在识别桥接实体和利用相关知识方面的潜在推理能力。
  3. 实验结果显示，某些提示类型中，LLM的多跳推理能力超过80%，但不同提示的利用效果差异明显。

📝 摘要（中文）

本研究探讨大型语言模型（LLMs）在复杂提示下是否潜在地执行多跳推理，例如提示"'Superstition'的歌手的母亲是"。我们寻找潜在推理路径的证据，LLM首先识别"'Superstition'的歌手"为桥接实体Stevie Wonder，然后利用其对Stevie Wonder母亲的知识来完成提示。我们分别分析这两个跳跃，并考虑它们的共现作为潜在多跳推理的指示。实验结果表明，对于某些关系类型的提示，LLM确实表现出强烈的潜在多跳推理能力，但利用程度高度依赖上下文，且在不同提示类型间变化显著。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在复杂提示下是否具备潜在多跳推理能力的问题。现有方法未能充分探讨LLM在多跳推理中的表现及其上下文依赖性。

核心思路：论文的核心思路是通过设计特定的提示，验证LLM是否能够识别桥接实体并利用相关知识进行推理。通过分析两个跳跃的表现，探讨其潜在推理路径。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：第一模块通过不同提示形式测试LLM对桥接实体的识别能力，第二模块则评估在识别后LLM对相关知识的利用程度。

关键创新：最重要的技术创新点在于通过实验验证了LLM在多跳推理中的潜在能力，尤其是在特定关系类型的提示下，展示了其推理路径的高效性。

关键设计：实验中采用了不同的提示形式来间接提及桥接实体，并通过对比分析其内部记忆的变化，评估LLM对相关知识的利用情况。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，对于某些提示类型，LLM在多跳推理中的表现超过80%。然而，第二跳的利用程度相对较低，且在不同提示类型间存在显著差异。此外，随着模型规模的增加，第一跳推理的能力呈现明显的提升趋势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话生成和信息检索等。通过提升LLM的多跳推理能力，可以显著改善其在复杂任务中的表现，推动自然语言处理技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

We study whether Large Language Models (LLMs) latently perform multi-hop reasoning with complex prompts such as "The mother of the singer of 'Superstition' is". We look for evidence of a latent reasoning pathway where an LLM (1) latently identifies "the singer of 'Superstition'" as Stevie Wonder, the bridge entity, and (2) uses its knowledge of Stevie Wonder's mother to complete the prompt. We analyze these two hops individually and consider their co-occurrence as indicative of latent multi-hop reasoning. For the first hop, we test if changing the prompt to indirectly mention the bridge entity instead of any other entity increases the LLM's internal recall of the bridge entity. For the second hop, we test if increasing this recall causes the LLM to better utilize what it knows about the bridge entity. We find strong evidence of latent multi-hop reasoning for the prompts of certain relation types, with the reasoning pathway used in more than 80% of the prompts. However, the utilization is highly contextual, varying across different types of prompts. Also, on average, the evidence for the second hop and the full multi-hop traversal is rather moderate and only substantial for the first hop. Moreover, we find a clear scaling trend with increasing model size for the first hop of reasoning but not for the second hop. Our experimental findings suggest potential challenges and opportunities for future development and applications of LLMs.