Information Re-Organization Improves Reasoning in Large Language Models

📄 arXiv: 2404.13985v2 📥 PDF

作者: Xiaoxia Cheng, Zeqi Tan, Wei Xue, Weiming Lu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-22 (更新: 2024-05-24)

备注: 15 pages, 4 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出信息重组方法以提升大语言模型的推理能力

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

关键词: 大语言模型 推理能力 信息重组 逻辑关系 上下文理解 多跳推理 噪声减少

📋 核心要点

  1. 现有方法在上下文感知推理中未能有效识别逻辑关系，导致推理质量下降。
  2. 提出的信息重组方法通过提取逻辑关系并修剪冗余内容，增强了推理能力。
  3. 实验结果显示，该方法在多跳推理任务中平均提升了4%的推理性能。

📝 摘要（中文）

提升大语言模型（LLMs）的推理能力引起了广泛关注。现有方法主要集中在改善推理过程，以获得更精确的最终答案。然而，在涉及上下文感知推理的场景中，这些方法忽视了首先识别上下文中的逻辑关系的重要性。为此，本文提出了一种信息重组（InfoRE）方法，在推理之前提取上下文内容中的逻辑关系，并修剪冗余内容以减少噪声。通过这种方式，LLMs能够更深入地理解上下文内容，从而提高推理质量。实验结果表明，在多跳推理任务中，使用Llama2-70B、GPT-3.5和GPT-4进行零-shot实验时，平均提升4%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在上下文感知推理中未能有效识别逻辑关系的问题。现有方法往往忽视这一关键步骤，导致推理结果的质量和可靠性下降。

核心思路：论文提出的信息重组方法通过首先提取上下文中的逻辑关系，并去除冗余信息，从而为后续的推理过程提供更清晰、干净的信息基础。这种设计旨在减少噪声，提高推理的准确性。

技术框架：整体流程包括三个主要阶段：首先，从上下文内容中提取逻辑关系；其次，修剪冗余内容以减少噪声；最后，利用重组后的信息进行推理。

关键创新：最重要的创新点在于信息重组的过程，通过系统地提取和整理上下文中的逻辑关系，显著提升了大语言模型的推理能力。这一方法与传统的推理方法本质上不同，后者往往直接进行推理而不考虑上下文的逻辑结构。

关键设计：在信息提取和修剪过程中，采用了特定的算法来识别逻辑关系，并设置了相关参数以优化信息的重组效果。具体的损失函数和网络结构设计尚未详细说明，需进一步研究。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用信息重组方法的LLMs在多跳推理任务中，平均提升了4%的推理性能。该方法在零-shot设置下对Llama2-70B、GPT-3.5和GPT-4均表现出显著的效果，展示了其在推理能力提升方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话系统和信息检索等。通过提升大语言模型的推理能力，能够在复杂的上下文中提供更准确的回答，从而提高用户体验和系统的可靠性。未来，该方法可能在更多需要上下文理解的AI应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Improving the reasoning capabilities of large language models (LLMs) has attracted considerable interest. Recent approaches primarily focus on improving the reasoning process to yield a more precise final answer. However, in scenarios involving contextually aware reasoning, these methods neglect the importance of first identifying logical relationships from the context before proceeding with the reasoning. This oversight could lead to a superficial understanding and interaction with the context, potentially undermining the quality and reliability of the reasoning outcomes. In this paper, we propose an information re-organization (InfoRE) method before proceeding with the reasoning to enhance the reasoning ability of LLMs. Our re-organization method involves initially extracting logical relationships from the contextual content, such as documents or paragraphs, and subsequently pruning redundant content to minimize noise. Then, we utilize the re-organized information in the reasoning process. This enables LLMs to deeply understand the contextual content by clearly perceiving these logical relationships, while also ensuring high-quality responses by eliminating potential noise. To demonstrate the effectiveness of our approach in improving the reasoning ability, we conduct experiments using Llama2-70B, GPT-3.5, and GPT-4 on various contextually aware multi-hop reasoning tasks. Using only a zero-shot setting, our method achieves an average absolute improvement of 4% across all tasks, highlighting its potential to improve the reasoning performance of LLMs. Our source code is available at https://github.com/hustcxx/InfoRE.