Call Me When Necessary: LLMs can Efficiently and Faithfully Reason over Structured Environments

📄 arXiv: 2403.08593v2 📥 PDF

作者: Sitao Cheng, Ziyuan Zhuang, Yong Xu, Fangkai Yang, Chaoyun Zhang, Xiaoting Qin, Xiang Huang, Ling Chen, Qingwei Lin, Dongmei Zhang, Saravan Rajmohan, Qi Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-13 (更新: 2024-07-03)

备注: Accepted by ACL 2024 Findings. 21 pages, 7 figures, 17 tables

💡 一句话要点

提出Reasoning-Path-Editing框架以高效推理结构化环境

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

关键词: 大型语言模型 推理路径 知识图谱 多跳推理 结构化环境 机器学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在多跳推理中效率低下，且容易出现错误，导致推理路径不准确。
  2. Readi框架通过初步生成推理路径并在必要时进行编辑，提升了推理的效率和准确性。
  3. 实验结果显示，Readi在WebQSP、MQA-3H和WTQ数据集上分别提升了9.1%、12.4%和9.5%的Hit@1，显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在结构化环境（如知识图谱和表格）推理中展现出潜力，尤其是在多跳推理任务中。现有方法通常依赖于逐步与环境交互来构建推理路径。本文提出了一种新颖的框架——Reasoning-Path-Editing（Readi），该框架允许LLMs在必要时编辑推理路径。实验结果表明，Readi在多个KGQA和TableQA数据集上的表现显著优于以往LLM方法，并与最先进的微调方法相当，极大提升了基础LLMs的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在结构化环境中进行多跳推理时的效率和准确性问题。现有方法通常需要逐步与环境交互，导致推理路径构建缓慢且容易出错。

核心思路：Readi框架的核心思想是初步生成推理路径，并在发现错误时进行必要的编辑。这种方法减少了与环境的交互次数，从而提高了推理效率。

技术框架：Readi框架包括两个主要阶段：首先，LLMs根据输入查询生成初步推理路径；其次，在反馈机制的支持下，LLMs对路径进行编辑以纠正错误。

关键创新：Readi的创新在于其推理路径的编辑机制，使得LLMs能够在保持高效性的同时，确保推理的准确性。这与传统方法的逐步构建路径的方式形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，Readi采用了反馈机制来评估推理路径的有效性，并在必要时进行调整。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，需进一步研究。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Readi在WebQSP、MQA-3H和WTQ数据集上分别提升了9.1%、12.4%和9.5%的Hit@1，显著超越了以往的LLM方法。此外，Readi与最先进的微调方法表现相当，基础LLMs的性能提升幅度达到14.9%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、知识图谱查询和数据分析等。通过提升LLMs在结构化环境中的推理能力，Readi框架可以为用户提供更准确和高效的信息检索服务，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown potential in reasoning over structured environments, e.g., knowledge graph and table. Such tasks typically require multi-hop reasoning, i.e., match natural language utterance with instances in the environment. Previous methods leverage LLMs to incrementally build a reasoning path, where the LLMs either invoke tools or pick up schemas by step-by-step interacting with the environment. We propose Reasoning-Path-Editing (Readi), a novel framework where LLMs can efficiently and faithfully reason over structured environments. In Readi, LLMs initially generate a reasoning path given a query, and edit the path only when necessary. We instantiate the path on structured environments and provide feedback to edit the path if anything goes wrong. Experimental results on three KGQA and two TableQA datasets show the effectiveness of Readi, significantly surpassing previous LLM-based methods (by 9.1% Hit@1 on WebQSP, 12.4% on MQA-3H and 9.5% on WTQ), comparable with state-of-the-art fine-tuned methods (67% on CWQ and 74.7% on WebQSP) and substantially boosting the vanilla LLMs (by 14.9% on CWQ). Our code will be available on https://aka.ms/readi.