Self-Discover: LLM Self-Composed Reasoning Structures

Nikola Balic (@nibzard)· emerging

问题

不同的推理任务需要不同的思考策略。像思维链（CoT）这类技术在部分问题上表现优异，但在其他问题上可能并非最优方案。当前的方法通常采用固定的推理模式，而不考虑当下的具体问题，这会导致问题解决效率低下，且在多样化任务中表现欠佳。

方案

Self-Discover机制可让LLM自动发现并构建面向特定任务的推理结构。该流程包含以下步骤：

  1. 任务分析：LLM对问题进行分析，明确其核心需求
  2. 策略选择：LLM从一系列原子推理模块（如“拆解步骤”“批判性思考”“举例验证”）中筛选出相关模块
  3. 结构构建：将选中的模块组合成适配特定任务的连贯推理结构
  4. 执行阶段：利用自主发现的推理结构解决问题

这种方法能让模型调整推理策略以适配问题的独特属性，从而实现性能的显著提升。

权衡

优点：

  • 在各类推理任务上实现显著的性能提升
  • 比尝试所有推理策略的效率更高
  • 可创建可复用的推理模板
  • 能够适配新型问题类型

缺点：

  • 结构发现阶段存在额外开销
  • 需要多样化的推理模块集合
  • 可能对简单问题过度设计
  • 结构质量取决于任务分析的准确性

参考文献

关键词：

涵盖2024年提出“Self-Discover”机制、聚焦大语言模型自我构建推理结构的研究论文，以及谷歌DeepMind官方研究博客平台。

直译：
  • 《Self-Discover：大语言模型自我构建推理结构》（2024） [链接]：https://arxiv.org/abs/2402.03620
  • 谷歌DeepMind研究博客 [链接]：https://deepmind.google/research/

来源摘要

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来源: https://arxiv.org/abs/2402.03620

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