當思辨鏈提示包含雜訊推理時，語言模型能否進行穩健推理？

核心概念

大型語言模型在面對包含無關或不正確推理步驟的思辨鏈提示時，表現出顯著的脆弱性，準確率大幅下降，突顯出開發更強大的去噪技術以提高其推理穩健性的必要性。

摘要

標題：當思辨鏈提示包含雜訊推理時，語言模型能否進行穩健推理？
作者：Zhanke Zhou, Rong Tao, Jianing Zhu, Yiwen Luo, Zengmao Wang, Bo Han
機構：香港浸會大學 TMLR 小組，武漢大學
會議：第 38 屆神經信息處理系統會議 (NeurIPS 2024)

本研究旨在探討大型語言模型 (LLM) 在思辨鏈提示中遇到雜訊推理時的穩健性，特別是當推理步驟包含無關或不正確的信息時，LLM 的推理能力是否會受到影響。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Can Language Models Perform Robust Reasoning in Chain-of-thought Prompting with Noisy Rationales?

by Zhanke Zhou,... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23856.pdf

深入探究

如何評估不同類型雜訊推理對 LLM 性能的影響？

評估不同類型雜訊推理對 LLM 性能的影響，可以從以下幾個方面入手：
1. 建立帶有雜訊的資料集：

NoRa 資料集的構建方法： 可以參考論文中 NoRa 資料集的構建方法，針對數學、符號和常識推理等不同任務，在正確的問答範例中插入不相關或不準確的推理步驟，並通過雜訊比例控制推理難度。
雜訊類型的設計： 可以設計不同類型的雜訊，例如：

不相關資訊： 在推理過程中加入與問題無關的資訊，例如在數學計算中插入歷史事件。
錯誤資訊： 在推理過程中加入錯誤的資訊，例如在數學計算中使用錯誤的公式。
矛盾資訊： 在推理過程中加入相互矛盾的資訊，例如在常識推理中给出相互矛盾的關係描述。

雜訊程度的控制： 可以通過控制雜訊的數量、頻率和位置等因素，來控制雜訊的程度。
2. 選擇合適的評估指標：

準確率： 可以使用準確率來評估 LLM 在帶有雜訊的資料集上的推理能力，例如 NoRa 資料集中的 Acc(M, Q, P) 指標。
推理步驟的正確性： 可以分析 LLM 生成的推理步驟，評估其邏輯性、正確性和完整性。
對雜訊的敏感度： 可以比較 LLM 在不同雜訊程度下的性能表現，評估其對雜訊的敏感度。
3. 分析 LLM 的行為：

錯誤分析： 可以分析 LLM 在推理過程中出現錯誤的原因，例如是被雜訊誤導，還是推理能力不足。
注意力機制分析： 可以分析 LLM 在推理過程中關注的資訊，例如是關注了正確的資訊，還是被雜訊干擾。
通過以上方法，可以評估不同類型雜訊推理對 LLM 性能的影響，並為提高 LLM 的穩健性提供參考。

除了對比去噪之外，還有哪些其他方法可以提高 LLM 在雜訊推理下的穩健性？

除了對比去噪 (Contrastive Denoising) 之外，以下方法也可以提高 LLM 在雜訊推理下的穩健性：
1. 資料增強 (Data Augmentation)：

雜訊注入： 在訓練資料中注入不同類型和程度的雜訊，例如隨機替換詞語、刪除句子、插入無關資訊等，可以提高模型對雜訊的容忍度。
对抗訓練 (Adversarial Training)： 使用生成对抗网络 (GAN) 生成具有对抗性的雜訊樣本，並將其加入訓練資料中，可以提高模型對惡意攻擊的魯棒性。
2. 模型結構改進 (Model Architecture Improvement)：

注意力機制改進： 例如使用更強大的注意力機制，例如多頭注意力機制 (Multi-Head Attention)，可以幫助模型更好地捕捉關鍵資訊，忽略雜訊。
圖神經網路 (Graph Neural Networks)： 使用圖神經網路來建模推理過程中的邏輯關係，可以提高模型的推理能力和對雜訊的魯棒性。
3. 訓練目標改進 (Training Objective Improvement)：

多任务学习 (Multi-Task Learning)： 將雜訊推理任務與其他相關任務一起訓練，例如問答、文本摘要等，可以提高模型的泛化能力和對雜訊的魯棒性。
强化学习 (Reinforcement Learning)： 使用强化学习来训练 LLM，例如使用獎勵機制鼓勵模型生成正確的推理步驟，可以提高模型的推理能力和對雜訊的魯棒性。
4. 預訓練策略改進 (Pre-training Strategy Improvement)：

使用更乾淨、更大規模的資料集进行预训练： 例如使用經過人工篩選和校對的資料集，可以減少模型在預訓練階段學習到雜訊的可能性。
引入外部知識庫： 在預訓練階段引入外部知識庫，例如知識圖譜，可以提高模型的知識水平和推理能力。
需要注意的是，以上方法並不是互相排斥的，可以根據具體的任務和資料集，組合使用不同的方法來提高 LLM 在雜訊推理下的穩健性。

如果沒有乾淨的思辨鏈示範，如何訓練 LLM 進行穩健的推理？

在沒有乾淨思辨鏈示範的情況下，訓練 LLM 進行穩健推理是一個更具挑戰性的問題。以下是一些可能的研究方向：
1. 弱監督學習 (Weakly Supervised Learning)：

利用遠端監督 (Distant Supervision)： 利用外部知識庫或規則，自動為訓練資料生成標籤，例如判斷推理步驟是否符合邏輯、是否與已知事實相符等。
利用少量標註資料 (Few-Shot Learning)： 使用少量人工標註的資料，訓練模型學習如何識別和糾正推理過程中的錯誤。
2. 自監督學習 (Self-Supervised Learning)：

掩碼語言模型 (Masked Language Modeling)： 在推理過程中，隨機遮蔽部分推理步驟，讓模型根據上下文預測被遮蔽的步驟，可以訓練模型學習推理的邏輯和規律。
對比學習 (Contrastive Learning)： 構造正負樣本對，例如將正確的推理步驟作為正樣本，將錯誤的推理步驟作為負樣本，訓練模型區分正負樣本，可以訓練模型學習推理的正確模式。
3. 強化學習 (Reinforcement Learning)：

設計合理的獎勵機制： 例如根據推理步驟的邏輯性、正確性和完整性等因素，設計獎勵函數，引導模型生成更合理的推理過程。
探索更有效的訓練策略： 例如使用模仿學習 (Imitation Learning) 或逆向強化學習 (Inverse Reinforcement Learning) 等方法，訓練模型學習專家的推理策略。
4. 結合符號推理 (Symbolic Reasoning)：

神經符號推理 (Neuro-Symbolic Reasoning)： 將神經網路的模式識別能力與符號推理的邏輯推理能力相結合，例如使用圖神經網路建模推理過程中的邏輯關係，可以提高模型的推理能力和可解釋性。
總之，在沒有乾淨思辨鏈示範的情況下，訓練 LLM 進行穩健推理需要探索新的學習範式和方法，例如弱監督學習、自監督學習、強化學習和結合符號推理等。這些方法可以幫助模型從有限的資料中學習推理的邏輯和規律，提高模型的推理能力和對雜訊的魯棒性。