【Prompt Engineering：思维树 (ToT)、检索增强生成 (RAG)、自动推理并使用工具 (ART)】

news2024/9/20 0:53:20

思维树 (ToT)

对于需要探索或预判战略的复杂任务来说，传统或简单的提示技巧是不够的。最近，Yao et el. (2023)(opens in a new tab) 提出了思维树（Tree of Thoughts，ToT）框架，该框架基于思维链提示进行了总结，引导语言模型探索把思维作为中间步骤来解决通用问题。

ToT 维护着一棵思维树，思维由连贯的语言序列表示，这个序列就是解决问题的中间步骤。使用这种方法，LM 能够自己对严谨推理过程的中间思维进行评估。LM 将生成及评估思维的能力与搜索算法（如广度优先搜索和深度优先搜索）相结合，在系统性探索思维的时候可以向前验证和回溯。

ToT 框架原理如下：

图片援引自：Yao et el. (2023)(opens in a new tab)

ToT 需要针对不同的任务定义思维/步骤的数量以及每步的候选项数量。例如，论文中的“算 24 游戏”是一种数学推理任务，需要分成 3 个思维步骤，每一步都需要一个中间方程。而每个步骤保留最优的（best） 5 个候选项。

ToT 完成算 24 的游戏任务要执行广度优先搜索（BFS），每步思维的候选项都要求 LM 给出能否得到 24 的评估：“sure/maybe/impossible”（一定能/可能/不可能）。作者讲到：“目的是得到经过少量向前尝试就可以验证正确（sure）的局部解，基于‘太大/太小’的常识消除那些不可能（impossible）的局部解，其余的局部解作为‘maybe’保留。”每步思维都要抽样得到 3 个评估结果。整个过程如下图所示：

图片援引自：Yao et el. (2023)(opens in a new tab)

从下图中报告的结果来看，ToT 的表现大大超过了其他提示方法：

图片援引自：Yao et el. (2023)(opens in a new tab)

这里(opens in a new tab)还有这里(opens in a new tab)可以找到代码例子。

从大方向上来看，Yao et el. (2023)(opens in a new tab) 和 Long (2023)(opens in a new tab) 的核心思路是类似的。两种方法都是以多轮对话搜索树的形式来增强 LLM 解决复杂问题的能力。主要区别在于 Yao et el. (2023)(opens in a new tab) 采用了深度优先（DFS）/广度优先（BFS）/集束（beam）搜索，而 Long (2023)(opens in a new tab) 则提出由强化学习（Reinforcement Learning）训练出的 “ToT 控制器”（ToT Controller）来驱动树的搜索策略(包括什么时候回退和搜索到哪一级回退等等)。深度优先/广度优先/集束搜索是通用搜索策略，并不针对具体问题。相比之下，由强化学习训练出的 ToT 控制器有可能从新的数据集学习，或是在自对弈（AlphaGo vs. 蛮力搜索）的过程中学习。因此，即使采用的是冻结的 LLM，基于强化学习构建的 ToT 系统仍然可以不断进化，学习新的知识。

Hulbert (2023)(opens in a new tab) 提出了思维树（ToT）提示法，将 ToT 框架的主要概念概括成了一段简短的提示词，指导 LLM 在一次提示中对中间思维做出评估。ToT 提示词的例子如下：

假设三位不同的专家来回答这个问题。所有专家都写下他们思考这个问题的第一个步骤，然后与大家分享。然后，所有专家都写下他们思考的下一个步骤并分享。以此类推，直到所有专家写完他们思考的所有步骤。只要大家发现有专家的步骤出错了，就让这位专家离开。请问...

检索增强生成 (RAG)

通用语言模型通过微调就可以完成几类常见任务，比如分析情绪和识别命名实体。这些任务不需要额外的背景知识就可以完成。

要完成更复杂和知识密集型的任务，可以基于语言模型构建一个系统，访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加一性，生成的答案更可靠，还有助于缓解“幻觉”问题。

Meta AI 的研究人员引入了一种叫做检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）(opens in a new tab)的方法来完成这类知识密集型的任务。RAG 把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。RAG 可以微调，其内部知识的修改方式很高效，不需要对整个模型进行重新训练。

RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，并给出文档的来源（例如维基百科）。这些文档作为上下文和输入的原始提示词组合，送给文本生成器得到最终的输出。这样 RAG 更加适应事实会随时间变化的情况。这非常有用，因为 LLM 的参数化知识是静态的。RAG 让语言模型不用重新训练就能够获取最新的信息，基于检索生成产生可靠的输出。

Lewis 等人（2021）提出一个通用的 RAG 微调方法。这种方法使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆，用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆（使通过神经网络预训练的检索器访问）。这种方法工作原理概况如下：

图片援引自: Lewis et el. (2021)(opens in a new tab)

RAG 在 Natural Questions(opens in a new tab)、WebQuestions(opens in a new tab) 和 CuratedTrec 等基准测试中表现抢眼。用 MS-MARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，RAG 生成的答案更符合事实、更具体、更多样。FEVER 事实验证使用 RAG 后也得到了更好的结果。

这说明 RAG 是一种可行的方案，能在知识密集型任务中增强语言模型的输出。

最近，基于检索器的方法越来越流行，经常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合使用来提高其能力和事实一致性。

LangChain 文档中可以找到一个使用检索器和 LLM 回答问题并给出知识来源的简单例子(opens in a new tab)。

自动推理并使用工具 (ART)

使用 LLM 完成任务时，交替运用 CoT 提示和工具已经被证明是一种即强大又稳健的方法。这类方法通常需要针对特定任务手写示范，还需要精心编写交替使用生成模型和工具的脚本。Paranjape et al., (2023)(opens in a new tab)提出了一个新框架，该框架使用冻结的 LLM 来自动生成包含中间推理步骤的程序。

ART（Automatic Reasoning and Tool-use）的工作原理如下：