Mitigating Misleading Chain-of-Thought Reasoning with Selective Filtering

📄 arXiv: 2403.19167v1 📥 PDF

作者: Yexin Wu, Zhuosheng Zhang, Hai Zhao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-28

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出选择性过滤推理器以解决链式推理失效问题

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

关键词: 链式推理 选择性过滤 语言模型 推理质量 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂问题时，链式推理的质量不稳定，尤其在小规模语言模型中容易出现错误。
  2. 本文提出的选择性过滤推理器通过评估推理链的信心来决定是否进行链式推理，从而提高推理的准确性。
  3. 实验结果表明，SelF-Reasoner在多个任务上显著提升了模型性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型通过链式推理技术展现了卓越的能力，能够通过逐步推理解决复杂问题。然而，链式推理的有效性依赖于推理链的质量，且在小规模语言模型中，推理链可能存在错误。为此，本文提出了一种新方法——选择性过滤推理器（SelF-Reasoner），该方法评估问题与候选推理链之间的蕴含关系，只有当推理链表现出信心时才进行链式推理，否则直接预测答案。SelF-Reasoner在ScienceQA、ECQA和LastLetter任务上持续提升了微调的T5基线性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决链式推理过程中推理链质量不稳定的问题，尤其是在小规模语言模型中，推理链可能出现错误，导致最终答案不准确。

核心思路：选择性过滤推理器（SelF-Reasoner）通过评估问题与候选推理链之间的蕴含关系，决定是否进行链式推理。若推理链表现出足够的信心，则执行链式推理；否则，直接预测答案。

技术框架：SelF-Reasoner的整体架构包括两个主要模块：第一，推理链评估模块，用于判断推理链的信心；第二，答案预测模块，根据评估结果选择推理方式。

关键创新：SelF-Reasoner的创新在于引入了选择性过滤机制，通过信心评估来优化推理过程，这与传统的链式推理方法形成了鲜明对比，后者通常不考虑推理链的质量。

关键设计：在模型设计中，选择了适当的损失函数以优化推理链的评估过程，并对网络结构进行了微调，以提高模型在特定任务上的表现。

📊 实验亮点

实验结果显示，SelF-Reasoner在ScienceQA、ECQA和LastLetter任务上均显著提升了微调的T5基线性能，具体提升幅度达到了X%（具体数据需查阅原文），验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、问答系统和智能助手等，能够有效提升复杂问题解决的准确性和效率。未来，选择性过滤推理器可能在更多实际场景中得到应用，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Large language models have manifested remarkable capabilities by leveraging chain-of-thought (CoT) reasoning techniques to solve intricate questions through step-by-step reasoning chains. Despite its success, the efficacy of such reasoning is inherently contingent upon the quality of CoT. However, flawless CoT reasoning cannot be guaranteed due to the presence of indecomposable questions and the potential for erroneous reasoning chains, particularly in the case of small-scale language models. To tackle this challenge, we propose a novel approach called the selective filtering reasoner (SelF-Reasoner) that assesses the entailment relationship between the question and the candidate reasoning chain. Then, we proceed with CoT reasoning when the reasoning chain demonstrates confidence; otherwise, we opt to predict the answer directly. SelF-Reasoner improves the fine-tuned T5 baseline consistently over the ScienceQA, ECQA, and LastLetter tasks. Code is available at \texttt{https://github.com/LibroWu/SelF-Reasoner}.