General Purpose Verification for Chain of Thought Prompting

📄 arXiv: 2405.00204v1 📥 PDF

作者: Robert Vacareanu, Anurag Pratik, Evangelia Spiliopoulou, Zheng Qi, Giovanni Paolini, Neha Anna John, Jie Ma, Yassine Benajiba, Miguel Ballesteros

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-30

备注: 22 pages, preprint

💡 一句话要点

提出通用验证方法以提升链式思维提示的推理能力

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

关键词: 大型语言模型 推理能力 自我验证 逻辑一致性 数学准确性 自然语言处理 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在推理过程中缺乏有效的验证机制，导致生成结果的准确性和一致性不足。
  2. 本文提出了一种基于自我验证的推理框架，通过引入相关性、数学准确性和逻辑一致性等原则来提升推理质量。
  3. 实验结果显示，所提方法在九个数据集中的六个上优于最佳N采样，整体性能显著提升。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）展现出的许多能力主要源于其利用上下文信息的能力。本文探讨了通过（1）不同思维链的探索和（2）推理过程各个步骤的验证来提升LLMs的推理能力。我们提出了模型在推理时应遵循的三个原则：（i）相关性，（ii）数学准确性，以及（iii）逻辑一致性。我们将这些约束应用于LLM生成的推理步骤，以提高最终生成的准确性。通过让模型自身验证生成步骤是否满足每个约束，我们进一步引导生成高质量的解决方案。我们在四种不同类型的推理任务上评估了该方法，涵盖了九个不同的数据集。实验结果表明，我们的方法始终优于基础生成，在九个数据集中有六个表现优于最佳N采样方法。

🔬 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缺乏有效验证的问题，现有方法往往导致生成结果的准确性和一致性不足。

核心思路：通过引入自我验证机制，模型在生成推理步骤后会检查这些步骤是否符合相关性、数学准确性和逻辑一致性等原则，从而提高最终生成的质量。

技术框架：整体架构包括生成推理步骤、应用验证器检查每个步骤的约束、以及使用推理步骤的困惑度作为额外的验证手段。主要模块包括生成模块、验证模块和评估模块。

关键创新：最重要的创新在于引入了自我验证机制，使得模型能够在生成过程中实时检查推理步骤的有效性，这与传统的生成方法有本质区别。

关键设计：在设计中，模型的验证过程包括三个主要约束，且通过困惑度来进一步引导生成的高质量解决方案。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在所有测试中均优于基础生成方法，并且在六个数据集上超越了最佳N采样方法，显示出显著的性能提升，具体提升幅度未明确给出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、自动问答系统和智能助手等，能够显著提升这些系统在复杂推理任务中的表现。未来，该方法有望在更广泛的自然语言处理任务中得到应用，推动智能系统的推理能力提升。

📄 摘要（原文）

Many of the recent capabilities demonstrated by Large Language Models (LLMs) arise primarily from their ability to exploit contextual information. In this paper, we explore ways to improve reasoning capabilities of LLMs through (1) exploration of different chains of thought and (2) validation of the individual steps of the reasoning process. We propose three general principles that a model should adhere to while reasoning: (i) Relevance, (ii) Mathematical Accuracy, and (iii) Logical Consistency. We apply these constraints to the reasoning steps generated by the LLM to improve the accuracy of the final generation. The constraints are applied in the form of verifiers: the model itself is asked to verify if the generated steps satisfy each constraint. To further steer the generations towards high-quality solutions, we use the perplexity of the reasoning steps as an additional verifier. We evaluate our method on 4 distinct types of reasoning tasks, spanning a total of 9 different datasets. Experiments show that our method is always better than vanilla generation, and, in 6 out of the 9 datasets, it is better than best-of N sampling which samples N reasoning chains and picks the lowest perplexity generation.