GIER: Gap-Driven Self-Refinement for Large Language Models

📄 arXiv: 2509.00325v1 📥 PDF

作者: Rinku Dewri

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2025-08-30

💡 一句话要点

提出GIER框架以提升大型语言模型输出质量

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

关键词: 大型语言模型 自我反思 推理质量 自然语言处理 迭代增强

📋 核心要点

  1. 现有方法在提升大型语言模型输出质量方面存在局限，尤其是在推理和自我修正能力上。
  2. GIER框架通过自然语言描述推理差距，促使模型自我批判和迭代修正，从而提升输出质量。
  3. 在多个推理任务中，GIER显著改善了模型的推理质量和一致性，同时保持了任务的准确性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了GIER（基于差距的迭代增强响应）框架，通过自我反思和修正来改善大型语言模型（LLM）的输出，基于概念质量标准。与依赖示例或思维链模板的提示策略不同，GIER利用推理差距的自然语言描述，促使模型迭代性地批判和修正自身输出，以更好地满足这些标准。在三个推理密集型任务（SciFact、PrivacyQA和e-SNLI）和四个LLM（GPT-4.1、GPT-4o Mini、Gemini 1.5 Pro和Llama 3.3 70B）上，GIER在不降低任务准确性的情况下，提高了推理质量、基础性和推理一致性。我们的分析表明，模型不仅能够理解抽象的概念差距，还能将其转化为具体的推理改进。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在输出质量和推理能力上的不足，现有方法往往依赖于示例和模板，缺乏自我反思机制。

核心思路：GIER框架的核心思想是利用自然语言描述的推理差距，促使模型进行自我批判和修正，以提升输出的概念质量。这样的设计使得模型能够更好地理解和改进自身的推理过程。

技术框架：GIER的整体架构包括三个主要阶段：首先，识别推理差距；其次，模型根据这些差距进行自我批判；最后，模型迭代性地修正输出，以满足质量标准。

关键创新：GIER的创新之处在于其基于差距的自我修正机制，这与传统依赖示例的提示策略有本质区别，能够更有效地提升模型的推理能力。

关键设计：在实现过程中，GIER采用了特定的损失函数来量化推理差距，并设计了适应性参数设置，以确保模型在自我修正时能够有效地学习和改进。

📊 实验亮点

在实验中，GIER在SciFact、PrivacyQA和e-SNLI任务上显著提高了推理质量和一致性，且在使用四种大型语言模型时，均未降低任务的准确性。这表明GIER在提升模型输出质量方面具有显著的效果。

🎯 应用场景

GIER框架在自然语言处理、智能问答系统和对话生成等领域具有广泛的应用潜力。通过提升模型的推理能力和输出质量，GIER可以帮助构建更智能的交互系统，满足用户对高质量信息的需求，未来可能推动更复杂的AI应用的发展。

📄 摘要（原文）

We introduce GIER (Gap-driven Iterative Enhancement of Responses), a general framework for improving large language model (LLM) outputs through self-reflection and revision based on conceptual quality criteria. Unlike prompting strategies that rely on demonstrations, examples, or chain-of-thought templates, GIER utilizes natural language descriptions of reasoning gaps, and prompts a model to iteratively critique and refine its own outputs to better satisfy these criteria. Across three reasoning-intensive tasks (SciFact, PrivacyQA, and e-SNLI) and four LLMs (GPT-4.1, GPT-4o Mini, Gemini 1.5 Pro, and Llama 3.3 70B), GIER improves rationale quality, grounding, and reasoning alignment without degrading task accuracy. Our analysis demonstrates that models can not only interpret abstract conceptual gaps but also translate them into concrete reasoning improvements.