谷歌：LLM找不到推理错误，但能纠正它

今年，大型语言模型（LLM）成为人工智能领域备受关注的焦点。 LLM 在各种自然语言处理（NLP）任务上取得了显着的进展，尤其在推理方面的突破令人惊叹。然而，在复杂的推理任务上，LLM 的表现仍然有待提高

LLM 能否判断出自己的推理存在错误？最近，剑桥大学和Google Research 联合开展的一项研究发现：LLM 无法自行发现推理错误，但却能够使用该研究提出的回溯方法来修正错误

• 论文地址：https ://arxiv.org/pdf/2311.08516.pdf
• 数据集地址：https://github.com/WHGTyen/BIG-Bench-Mistake

这篇论文引发了一些争议，有人对此提出异议。例如，在Hacker News上，有人评论说论文的标题夸大其词，有点标题党的味道。还有人批评论文中提出的纠错逻辑错误的方法是基于模式匹配，而不是采用逻辑方法，这种方法容易失败

Huang 等人在论文《Large language models cannot self-correct reasoning yet》中指出：自我校正或许是能有效地提升模型输出的风格和质量，但鲜有证据表明LLM 有能力在没有外部反馈的情况下识别和纠正自身的推理和逻辑错误。比如 Reflexion 和 RCI 都使用了基本真值的纠正结果作为停止自我校正循环的信号。

剑桥大学和Google Research的研究团队提出了一种全新的思路：将自我校正过程分为错误发现和输出校正两个阶段

• 错误发现是一种基础推理技能，已经在哲学、心理学和数学领域得到了广泛的研究和应用，并催生了批判性思维、逻辑和数学谬误等概念。我们可以合理地认为发现错误的能力也应该是 对 LLM 的一项重要要求。但是，本文结果表明：当前最佳的 LLM 目前还无法可靠地发现错误。
• 输出校正涉及部分或完全修改之前生成的输出。自我校正是指由生成输出的同一模型来完成校正。尽管 LLM 没有发现错误的能力，但本文表明：如果能提供有关错误的信息（如通过一个小型的监督式奖励模型），LLM 可以使用回溯方法校正输出。

本文的主要贡献包括：

• 使用思维链 prompt 设计方法，任何任务都可以变成错误发现任务。研究者为此收集并发布了一个 CoT 类型的轨迹信息数据集 BIG-Bench Mistake，该数据集由 PaLM 生成，并标注了第一个逻辑错误的位置。研究者表示，BIG-Bench Mistake 在它的同类数据集中，是首个不局限于数学问题的数据集。
• 为了测试当前最佳 LLM 的推理能力，研究者基于新数据集对它们进行了基准评测。结果发现，当前 SOTA LLM 也难以发现错误，即便是客观的明确的错误。他们猜测：LLM 无法发现错误是 LLM 无法自我校正推理错误的主要原因，但这方面还有待进一步研究。
• 本文提出使用回溯方法来校正输出，利用错误的位置信息来提升在原始任务上的性能。研究表明这种方法可以校正原本错误的输出，同时对原本正确的输出影响极小。
• 本文将回溯方法解释成了「言语强化学习」的一种形式，从而可实现对 CoT 输出的迭代式提升，而无需任何权重更新。研究者提出，可以通过一个经过训练的分类器作为奖励模型来使用回溯，他们也通过实验证明了在不同奖励模型准确度下回溯的有效性。

BIG-Bench Mistake数据集

BIG-Bench 包含了 2186 个使用 CoT 风格的轨迹信息集合。每个轨迹都是由 PaLM 2-L-Unicorn 生成的，并且标注了第一个逻辑错误的位置。表格1 展示了一个轨迹示例，其中错误出现在第4 步

这些轨迹来自BIG-Bench 数据集中的5 个任务：词排序、跟踪经过混洗的对象、逻辑推演、多步算术和Dyck 语言。

为了解答每个任务的问题，他们使用了CoT prompt 设计法来调用 PaLM 2。为了将 CoT 轨迹分成明确的步骤，他们采用了《React: Synergizing reasoning and acting in language models》中提出的方法，分开生成每一步，并使用换行符作为停止标记

生成所有轨迹时，在该数据集中，当temperature = 0时，答案的正确性由精确匹配决定

基准测试结果 

在新的错误发现数据集上，报告了GPT-4-Turbo、GPT-4和GPT-3.5-Turbo的准确度如表4所示

每个问题都有两种可能的答案：要么正确，要么错误。如果是错误的话，数值 N 将指示第一个错误出现的步骤

所有模型都被输入了同样的 3 个 prompt。他们使用了三种不同的 prompt 设计方法：

• 直接的轨迹层面的 prompt 设计 
• 直接的步骤层面的 prompt 设计 
• CoT 步骤层面的 prompt 设计

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研究结果表明，这三个模型都难以应对这个新的错误发现数据集。GPT 的表现最好，但其在直接的步骤层面的 prompt 设计上也只能达到 52.87 的总体准确度。

这说明当前最佳的 LLM 难以发现错误，即使是在最简单和明确的案例中。相较之下，人类在没有特定专业知识时也能发现错误，并且具有很高的一致性。

研究者猜测：LLM 无法发现错误是 LLM 无法自我校正推理错误的主要原因。

prompt 设计方法的比较

研究人员发现，从直接轨迹层面的方法到步骤层面的方法再到 CoT 方法，轨迹的准确度显著降低，没有出现错误。图 1 显示了这种权衡

研究者认为，造成这种情况的原因可能是模型输出的数量。这三种方法都需要生成越来越复杂的输出：直接生成轨迹的提示设计方法需要单个标记，直接生成步骤的提示设计方法需要每步一个标记，而CoT步骤层面的提示设计方法则需要每步多个句子。如果每次生成调用的错误率存在一定的概率，则每条轨迹的调用次数越多，模型至少识别出一个错误的可能性就越大

将错误位置作为正确性代理的少样本 prompt 设计

研究者探究了这些 prompt 设计方法能否可靠地决定一个轨迹的正确性，而不是错误位置。

他们算出了平均F1分数，计算依据是模型能否正确预测轨迹中是否存在错误。如果存在错误，则认为模型预测的轨迹是“错误答案”。否则，认为模型预测的轨迹是“正确答案”

使用 correct_ans 和 incorrect_ans 作为正例标签，并根据每个标签的出现次数进行加权，研究者计算了平均 F1 分数，结果见表 5。

这个加权 F1 分数表明，对于确定最终答案的正确性而言，通过 prompt 寻找错误是一个很糟糕的策略。

回溯

黄等人指出，LLM在没有外部反馈的情况下无法自我校正逻辑错误。然而，在许多真实世界的应用中，通常是没有可用的外部反馈的

研究者在这项研究中采用了一种替代方案：用一个在少量数据上训练的轻量级分类器替代外部反馈。与传统强化学习中的奖励模型类似，这个分类器可以检测 CoT 轨迹中的任何逻辑错误，然后再将其反馈给生成器模型以提升输出。如果想要最大化提升，可以进行多次迭代。

研究者提出了一种简单的方法，通过回溯逻辑错误的位置来提升模型的输出

• 模型首先生成一个初始的 CoT 轨迹。在实验中，设置 temperature = 0。
• 然后使用奖励模型确定轨迹中错误的位置。
• 如果没有错误，就转向下一个轨迹。如果有错误，则再次向模型输入 prompt 以执行相同的步骤，但这一次 temperature = 1，生成 8 个输出。这里会使用同样的 prompt 以及包含错误步骤之前所有步骤的部分轨迹。
• 在这 8 个输出中，过滤掉与之前的错误一样的选项。再从剩下的输出中选择对数概率最高的一个。
• 最后，用新的重新生成的步骤替换之前步骤，再重新设置 temperature = 0，继续生成该轨迹的剩余步骤。

相比于之前的自我校正方法，这种回溯方法有诸多优势：

• 新的回溯方法不需要对答案有预先的知识。相反，它依赖于有关逻辑错误的信息（比如来自训练奖励模型的信息），这可以使用奖励模型一步步地确定。逻辑错误可能出现在 correct_ans 轨迹中，也可能不出现在 incorrect_ans 轨迹中。 
• 回溯方法不依赖于任何特定的 prompt 文本或措辞，从而可减少相关的偏好。 
• 相比于需要重新生成整个轨迹的方法，回溯方法可以通过复用已知逻辑正确的步骤来降低计算成本。
• 回溯方法可直接提升中间步骤的质量，这可能对需要正确步骤的场景来说很有用（比如生成数学问题的解），同时还能提升可解释性。

研究人员使用 BIG-Bench Mistake 数据集进行实验，旨在探讨回溯方法是否有助于 LLM 校正逻辑错误。实验结果请参见表格6

∆accuracy✓ 是指在原始答案是 correct_ans 时，在轨迹集合上的 accuracy_ans 之差。

对于错误答案轨迹的结果，需要重新计算准确度

这些分数结果表明：校正 incorrect_ans 轨迹的收益大于改变原本正确的答案所造成的损失。此外，尽管随机基准也获得了提升，但它们的提升显著小于使用真正错误位置时的提升。注意，在随机基准中，涉及步骤更少的任务更可能获得性能提升，因为这样更可能找到真正错误的位置。

为了探索在没有好的标签时，需要哪种准确度等级的奖励模型，他们实验了通过模拟的奖励模型使用回溯；这种模拟的奖励模型的设计目标是产生不同准确度等级的标签。他们使用 accuracy_RM 表示模拟奖励模型在指定错误位置的准确度。

当给定奖励模型的 accuracy_RM 为 X% 时，便在 X% 的时间使用来自 BIG-Bench Mistake 的错误位置。对于剩余的 (100 − X)%，就随机采样一个错误位置。为了模拟典型分类器的行为，会按照与数据集分布相匹配的方式来采样错误位置。研究者也想办法确保了采样的错误位置与正确位置不匹配。结果见图 2。

可以观察到，当损失率达到65%时，∆准确率开始趋于稳定。实际上，对于大多数任务而言，在准确率_RM约为60-70%时，∆准确率✓已经超过了∆准确率✗。这表明，尽管更高的准确率可以获得更好的结果，但即使没有黄金标准的错误位置标签，回溯仍然有效

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