Learning From Correctness Without Prompting Makes LLM Efficient Reasoner
作者: Yuxuan Yao, Han Wu, Zhijiang Guo, Biyan Zhou, Jiahui Gao, Sichun Luo, Hanxu Hou, Xiaojin Fu, Linqi Song
分类: cs.CL
发布日期: 2024-03-28 (更新: 2024-07-18)
备注: Accepted to COLM 2024
💡 一句话要点
提出自我纠正推理框架以提升大型语言模型推理效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 自我纠正 推理框架 多步骤推理 置信度测量 人工智能 机器学习
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在推理过程中存在幻觉和不可靠性，依赖人类反馈和外部工具的方式效率低下。
- 本文提出的LeCo框架通过自我纠正推理，优先学习正确的推理步骤，避免了对错误学习的依赖。
- 实验结果显示，该框架在多步骤推理任务中显著提升了推理性能，并减少了token的使用量。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在多种任务中表现出色，但仍存在幻觉、不可靠推理和有害内容等局限性。为缓解这些问题，本文提出了一种内在自我纠正推理框架，消除了对人类反馈、外部工具和手工提示的需求。该框架基于多步骤推理范式“从正确性学习”（LeCo），通过优先学习正确的推理步骤来提升推理性能，并提出了一种基于生成logits测量每个推理步骤置信度的独特方法。实验结果表明，该框架在多步骤推理任务中有效提高了推理性能，同时减少了token消耗。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在推理过程中存在的幻觉和不可靠推理的问题。现有方法通常依赖于人类反馈和外部工具，导致效率低下和推理质量不稳定。
核心思路：论文提出的LeCo框架通过自我纠正推理，专注于从正确的推理步骤中学习，而非从错误中学习。这种设计旨在提高推理的准确性和效率。
技术框架：LeCo框架采用多步骤推理的方式，包含多个模块：首先生成推理步骤，然后通过生成logits评估每一步的置信度，最后整合正确的推理步骤以形成最终答案。
关键创新：最重要的创新在于引入了自我纠正机制，消除了对外部反馈的依赖，使得模型能够独立进行有效的推理。这与传统方法的依赖性形成鲜明对比。
关键设计：在框架中，置信度的测量基于生成logits，确保每个推理步骤的可靠性。此外，模型的参数设置和损失函数设计也经过优化，以支持多步骤推理的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LeCo框架在多步骤推理任务中相比于基线方法提升了推理性能，具体表现为token消耗减少，同时推理准确性显著提高。这一成果展示了自我纠正推理的有效性和潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、自动内容生成和复杂决策支持等。通过提升大型语言模型的推理能力，能够在更广泛的场景中提供准确和高效的服务，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have demonstrated outstanding performance across various tasks, yet they still exhibit limitations such as hallucination, unfaithful reasoning, and toxic content. One potential approach to mitigate these issues is learning from human or external feedback (e.g. tools). In this paper, we introduce an intrinsic self-correct reasoning framework for LLMs that eliminates the need for human feedback, external tools, and handcraft prompts. The proposed framework, based on a multi-step reasoning paradigm \textbf{Le}arning from \textbf{Co}rrectness (\textsc{LeCo}), improves reasoning performance without needing to learn from errors. This paradigm prioritizes learning from correct reasoning steps, and a unique method to measure confidence for each reasoning step based on generation logits. Experimental results across various multi-step reasoning tasks demonstrate the effectiveness of the framework in improving reasoning performance with reduced token consumption.