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论文速读|ChatCoT: Tool-Augmented Chain-of-Thought Reasoning on Chat-based Large Language Models

论文信息：

简介：

    本文背景是关于大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中的表现。尽管LLMs在多种评估基准测试中取得了优异的成绩，它们在需要特定知识和多跳推理的复杂推理任务上仍然存在挑战。这些任务通常涉及数学计算、信息检索等特定功能。为了提升LLMs的推理能力，研究者们提出了结合外部工具（如计算器、搜索引擎）的方法，但这些工具与LLMs的内在整合并不理想，导致在复杂推理任务中频繁调用工具时出现问题。因此，本文旨在提出一种新的方法，以更自然的方式通过聊天工具增强LLMs的推理能力。

论文方法：

    本文动机在于现有的LLMs在处理需要特定知识和多步骤推理的复杂任务时存在困难，尤其是在需要调用外部工具时。现有的方法要么需要LLMs预先规划工具使用计划，要么需要在推理和执行动作之间频繁切换，这些都影响了推理过程的连续性。因此，本文寻求一种更统一的方式来整合链式推理（CoT）和工具操作，以提高LLMs在复杂任务中的推理能力。

     本文提出了一个名为ChatCoT的工具增强型链式推理框架，用于基于聊天的LLMs。ChatCoT将链式推理（CoT）建模为多轮对话，使得LLMs能够更自然地通过聊天与工具进行交互。在每一轮对话中，LLMs可以与工具交互或执行推理。具体方法如下：    

    初始化对话知识记忆：在对话的早期阶段，通过提供关于工具、任务和推理格式的知识，帮助LLMs利用特定任务的知识进行推理或操作工具。   

    迭代工具增强推理步骤：设计了一个特别的工具增强推理步骤，其中LLMs与工具交互，执行逐步的工具增强推理，直到获得最终答案。      

    工具知识：为LLMs提供关于工具的描述，使其了解工具的用途。    

    检索增强任务知识：使用检索器从训练数据集中选择最相关的实例，提供更多有用的知识。       

    多轮推理格式：通过手动标注多轮对话，创建示例，引导LLMs遵循多轮推理格式。      

    工具选择和执行：在每一步中，LLMs首先执行推理，然后选择适当的工具，并执行所选工具以获得当前步骤的中间结果。    

    迭代推理：基于对话知识记忆，迭代执行上述步骤，直到最终得出答案。

论文实验：

    论文比较了ChatCoT方法与其他几种基于ChatGPT的提示策略，包括链式思考（CoT）、CoT结合工具使用（CoT w/ Tool）、CoT结合检索（CoT w/ Retri）、编程学习（LP）和逐步提示（PHP）。论文还比较了不同大型语言模型（LLMs）使用原始CoT提示策略的性能，包括GPT-3、PaLM、PaLM 2、Minerva、Galactica、LLaMA和ChatGPT。实验结果验证了ChatCoT在复杂推理任务中的有效性，通过利用对话知识记忆和多轮对话推理，ChatCoT能够利用即插即用的工具。尽管ChatCoT在MATH数据集的数论任务上表现不如PHP，但整体而言，ChatCoT在复杂推理任务上表现出色，尤其是在需要频繁调用工具的情况下。

论文链接：

https://aclanthology.org/2023.findings-emnlp.985/