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Q*: 改进 LLMs 的多步推理与计划
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文探讨了大型语言模型（LLMs）在规划和推理任务中的应用及局限性，提出了LLM模块化框架，并结合外部验证器以增强推理能力。研究发现，LLMs在自主规划中表现有限，但在启发式模式下能改善其他智能计划器的效果。此外，介绍了新型推理框架RAP，展示了其在效率和准确性上的优势。
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关键要点
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自回归 LLM 本身无法进行规划或自验证，存在文献中的常见误解。
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提出 LLM-模块化框架，将 LLM 的优势与外部验证器结合，增强推理能力。
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LLMs 在自主规划方面表现有限，但在启发式模式下能改善其他智能计划器的效果。
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新型推理框架 RAP 在效率和准确性上优于现有方案，如 Chain-of-Thought。
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LLMs 能够处理个别推理步骤，但在保持整个推理链一致性方面存在困难。
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通过引入“规划标记”来指导推理步骤，显著提高了模型的准确性。
❓
延伸问答
大型语言模型在自主规划方面的表现如何？
大型语言模型在自主规划方面表现非常有限，但在启发式模式下能改善其他智能计划器的效果。
什么是LLM-模块化框架？
LLM-模块化框架将大型语言模型的优势与外部验证器结合，以增强推理能力。
RAP推理框架的优势是什么？
RAP推理框架在效率和准确性上优于现有方案，如Chain-of-Thought。
如何提高大型语言模型的推理准确性？
通过引入“规划标记”来指导推理步骤，可以显著提高模型的准确性。
LLMs在处理推理步骤时存在哪些困难？
LLMs能够处理个别推理步骤，但在保持整个推理链一致性方面存在困难。
LLMs如何与小型模型协作以改善推理能力？
大型语言模型可以在适当时机介入，指导较小模型回到正确的推理路径，从而提高性能。
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