A Stitch in Time Saves Nine: Proactive Self-Refinement for Language Models

📄 arXiv: 2508.12903v2 📥 PDF

作者: Jinyi Han, Xinyi Wang, Haiquan Zhao, Tingyun li, Zishang Jiang, Sihang Jiang, Jiaqing Liang, Xin Lin, Weikang Zhou, Zeye Sun, Fei Yu, Yanghua Xiao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-18 (更新: 2025-10-05)

💡 一句话要点

提出主动自我精炼方法以提升语言模型输出质量

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

关键词: 主动自我精炼 语言模型 动态调整 生成过程 性能提升 问题解决能力 实验评估

📋 核心要点

  1. 现有自我精炼方法多依赖固定迭代次数，难以适应动态生成上下文，导致精炼效果不佳。
  2. 本文提出主动自我精炼（PASR）方法，使语言模型在生成过程中动态决定精炼时机和内容，提升输出质量。
  3. 实验结果显示，PASR在多项任务中显著提高了性能，特别是在Qwen3-8B上，token消耗减少41.6%，准确率提升8.2%。

📝 摘要（中文）

近年来，自我精炼在提升大型语言模型（LLMs）输出方面展现出显著潜力。然而，现有方法多依赖于固定迭代次数的反应式过程，难以根据生成上下文动态调整精炼时机和内容。为此，本文提出主动自我精炼（PASR）方法，使LLMs能够在生成过程中主动精炼输出。与完全重生成响应的方法不同，PASR根据模型内部状态和上下文动态决定是否、何时及如何进行精炼。通过在10个多样化任务上的广泛实验，结果表明PASR显著提升了问题解决能力，尤其在Qwen3-8B上，平均token消耗减少41.6%，准确率提高8.2%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有自我精炼方法的局限性，特别是其依赖固定迭代次数的反应式过程，无法根据生成上下文动态调整精炼策略。

核心思路：提出主动自我精炼（PASR）方法，使语言模型能够在生成过程中主动决定是否、何时及如何进行输出精炼，从而提高生成质量和效率。

技术框架：PASR的整体架构包括三个主要模块：生成模块、状态评估模块和精炼决策模块。生成模块负责生成初步输出，状态评估模块分析模型内部状态和上下文，精炼决策模块则基于评估结果决定是否进行精炼。

关键创新：PASR的核心创新在于其主动性，能够根据实时上下文动态调整精炼策略，而非依赖固定的迭代次数。这一设计使得模型在生成过程中更具灵活性和适应性。

关键设计：在参数设置上，PASR引入了动态阈值机制，以决定精炼的必要性；损失函数设计上，结合了生成质量和效率的权衡；网络结构上，采用了轻量级的状态评估网络，以提高实时性。

📊 实验亮点

实验结果表明，PASR在Qwen3-8B模型上实现了平均token消耗减少41.6%的显著提升，同时准确率提高了8.2%。这些结果表明PASR在多样化任务中的有效性，超越了传统的自我精炼方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、内容生成、教育辅导等场景。在这些领域中，主动自我精炼能够显著提升语言模型的响应质量和用户体验，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，随着技术的进一步发展，PASR方法可能会在更多复杂任务中展现出更大的潜力。

📄 摘要（原文）

Recent advances in self-refinement have demonstrated significant potential for improving the outputs of large language models (LLMs) through iterative refinement. However, most existing self-refinement methods rely on a reactive process with a fixed number of iterations, making it difficult to determine the optimal timing and content of refinement based on the evolving generation context. Inspired by the way humans dynamically refine their thoughts during execution, we propose ProActive Self-Refinement (PASR), a novel method that enables LLMs to refine their outputs during the generation process. Unlike methods that regenerate entire responses, PASR proactively decides whether, when, and how to refine based on the model's internal state and evolving context. We conduct extensive experiments on a diverse set of 10 tasks to evaluate the effectiveness of PASR. Experimental results show that PASR significantly enhances problem-solving performance. In particular, on Qwen3-8B, PASR reduces average token consumption by 41.6% compared to standard generation, while also achieving an 8.2% improvement in accuracy. Our code and baselines used in the paper are available on GitHub.