Format-Adapter: Improving Reasoning Capability of LLMs by Adapting Suitable Format

📄 arXiv: 2506.23133v1 📥 PDF

作者: Dingzirui Wang, Xuanliang Zhang, Rongyu Cao, Longxu Dou, Xianzhen Luo, Yingwei Ma, Qingfu Zhu, Wanxiang Che, Binhua Li, Fei Huang, Yongbin Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-29

💡 一句话要点

提出Format-Adapter以解决大语言模型推理能力不足的问题

🎯 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 自动化标注 多格式生成 数学推理 常识推理 错误测量 Format-Adapter

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖人工标注的推理格式，导致标注成本高且不适用于所有任务。
  2. 本文提出Format-Adapter，通过生成和选择适合任务的推理格式，来提高推理能力。
  3. 实验结果表明，Format-Adapter在数学和常识推理任务上平均性能提升4.3%。

📝 摘要（中文）

生成和投票多个答案是一种有效的方法，可以减轻大语言模型（LLMs）推理不一致性的问题。以往的研究表明，使用多种推理格式生成多个答案的效果优于单一格式。然而，之前的多格式方法依赖于人工标注的格式，这可能不适用于所有任务且标注成本高。为了解决这一问题，本文通过生成和选择适合给定任务的格式来适应任务。我们首先提出了一种测量生成多个答案时推理错误的方法。然后，我们介绍了Format-Adapter，它利用LLMs生成和选择合适的推理格式，以最小化我们提出的错误测量。我们在数学和常识推理任务上进行了实验，结果显示Format-Adapter在平均性能上比之前的工作提高了4.3%，证明了其有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在推理过程中存在的不一致性问题，现有方法依赖人工标注的推理格式，导致适用性差和成本高。

核心思路：论文提出通过生成和选择适合特定任务的推理格式来提高模型的推理能力，利用LLMs来自动化这一过程，以减少人工干预。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是推理错误测量模块，用于评估生成答案的准确性；其次是Format-Adapter模块，负责生成和选择最优推理格式。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种新的推理错误测量方法，并利用LLMs自动生成和选择推理格式，这与传统依赖人工标注的方法有本质区别。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化推理格式的选择，并通过多轮生成和评估来确保格式的适应性和有效性。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，Format-Adapter在数学和常识推理任务上平均性能提升4.3%，显著优于之前的基线方法，证明了其在推理一致性和准确性方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、智能问答系统和自动化推理任务等。通过提高大语言模型的推理能力，Format-Adapter能够在更广泛的场景中提供更准确和一致的答案，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Generating and voting multiple answers is an effective method to mitigate reasoning inconsistencies of large language models (LLMs). Prior works have shown that multiple reasoning formats outperform a single format when generating multiple answers. However, previous works using multiple formats rely on formats labeled by humans, which could be unsuitable for all tasks and have high labeling costs. To address this issue, we adapt suitable formats to the given tasks by generating and selecting formats. We first propose how to measure the reasoning error when generating multiple answers. Then, we introduce Format-Adapter, which utilizes LLMs to generate and select suitable reasoning formats by minimizing the error measurement we present. We conduct experiments on math and commonsense reasoning tasks, where Format-Adapter achieves a 4.3% performance improvement on average over previous works, demonstrating the effectiveness.