复杂推理任务如何用逐步提示分解提升模型逻辑准确率 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

复杂推理任务中的逐步提示分解与模型逻辑准确率提升

各位听众，大家好。今天，我将为大家讲解如何利用逐步提示分解（Step-by-Step Prompting）这一技术，来提升大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中的逻辑准确率。复杂推理任务往往需要模型进行多步推理、信息整合和逻辑判断，直接让模型一步到位地给出答案，效果往往不尽如人意。而逐步提示分解的核心思想，就是将复杂问题拆解为一系列更小的、更易于处理的子问题，引导模型逐步推导，最终获得更准确的答案。

一、复杂推理任务的挑战与传统方法的局限性

复杂推理任务的难点在于其 inherent 的多步性和信息依赖性。例如，解决一个复杂的数学应用题，需要理解题意、提取关键信息、选择合适的公式、进行计算，最后得出答案。传统的直接提示（Direct Prompting）方法，即直接向模型提问，期待模型一步给出答案，在处理此类任务时经常失效。

直接提示的局限性主要体现在以下几个方面：

信息过载： 模型需要同时处理大量信息，容易忽略关键信息或产生误解。
推理路径模糊： 模型缺乏明确的推理指导，难以找到正确的推理路径。
缺乏解释性： 即使模型给出答案，我们也难以理解其推理过程，无法判断答案的可靠性。
上下文长度限制： 复杂问题往往需要较长的上下文，超出模型的上下文窗口限制可能导致信息丢失。

二、逐步提示分解：原理与优势

逐步提示分解的核心思想是将一个复杂问题分解为一系列更小的、更易于处理的子问题，并通过精心设计的提示语，引导模型逐步解决这些子问题，最终获得最终答案。这种方法模仿了人类解决问题的思路，将复杂问题分解为更易于管理的步骤，从而提高模型的推理能力和准确性。

逐步提示分解的优势主要体现在以下几个方面：

降低信息复杂度： 将复杂问题分解为多个简单问题，降低了模型需要处理的信息量。
明确推理路径： 通过提示语引导模型进行特定的推理步骤，明确了推理路径。
提高解释性： 通过观察模型在每个步骤中的输出，我们可以更好地理解模型的推理过程。
缓解上下文长度限制： 将问题分解为多个步骤，可以将每个步骤的上下文控制在模型的上下文窗口范围内。
提升鲁棒性： 即使模型在某个步骤中出现错误，错误的影响也会被限制在局部范围内，不会影响整个推理过程。

三、逐步提示分解的具体步骤

实施逐步提示分解通常涉及以下几个关键步骤：

问题分解： 将复杂问题分解为一系列更小的、更易于处理的子问题。这一步需要深入理解问题，确定合适的分解粒度。
提示语设计： 为每个子问题设计清晰、明确的提示语，引导模型进行特定的推理步骤。提示语应该包含足够的信息，以便模型能够理解问题并给出正确的答案。
模型推理： 使用大型语言模型对每个子问题进行推理，并记录模型的输出。
结果整合： 将每个子问题的答案整合起来，形成最终答案。这一步可能需要进行额外的计算或逻辑判断。
验证与修正： 验证最终答案的正确性，如果答案不正确，则需要检查每个步骤的推理过程，并进行修正。

四、逐步提示分解的代码示例

下面我们以一个简单的数学应用题为例，演示如何使用逐步提示分解来解决问题。

问题：

一个商店昨天卖出了 25 个苹果，今天卖出的苹果数量是昨天的 1.5 倍。这个商店两天一共卖出了多少个苹果？

代码示例 (Python):

import openai
import os

# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 替换为你的 OpenAI API 密钥

def solve_problem_step_by_step(problem):
    """
    使用逐步提示分解解决数学应用题。

    Args:
        problem: 数学应用题的文本描述。

    Returns:
        最终答案。
    """

    # 步骤1: 计算今天卖出的苹果数量
    prompt1 = f"问题: {problem}nn"
    prompt1 += "首先，我们需要计算今天卖出了多少个苹果。已知昨天卖出了 25 个苹果，今天卖出的数量是昨天的 1.5 倍。请计算今天卖出的苹果数量。"
    response1 = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003", # 或者你使用的其他模型
        prompt=prompt1,
        max_tokens=50,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.0, # 设置为0确保结果的确定性
    )
    today_apples_str = response1.choices[0].text.strip()
    try:
      today_apples = float(today_apples_str.split(" ")[0]) # 提取数值部分
    except:
      print("Error extracting number from response 1:", today_apples_str)
      return "Error"

    # 步骤2: 计算两天一共卖出的苹果数量
    prompt2 = f"问题: {problem}nn"
    prompt2 += f"昨天卖出了 25 个苹果，今天卖出了 {today_apples} 个苹果。请计算两天一共卖出了多少个苹果。"
    response2 = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003", # 或者你使用的其他模型
        prompt=prompt2,
        max_tokens=50,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.0, # 设置为0确保结果的确定性
    )
    total_apples_str = response2.choices[0].text.strip()

    try:
      total_apples = float(total_apples_str.split(" ")[0]) # 提取数值部分
    except:
      print("Error extracting number from response 2:", total_apples_str)
      return "Error"

    return total_apples

# 测试
problem = "一个商店昨天卖出了 25 个苹果，今天卖出的苹果数量是昨天的 1.5 倍。这个商店两天一共卖出了多少个苹果？"
answer = solve_problem_step_by_step(problem)
print(f"问题的答案是: {answer}")

代码解释：

问题分解： 将问题分解为两个子问题：
- 计算今天卖出的苹果数量。
- 计算两天一共卖出的苹果数量。
提示语设计： 为每个子问题设计了明确的提示语，引导模型进行相应的计算。提示语中包含了足够的信息，以便模型能够理解问题并给出正确的答案。例如， prompt1 明确要求模型计算今天卖出的苹果数量，并提供了相关的信息。
模型推理： 使用 openai.Completion.create() 函数调用 OpenAI 的 API，对每个子问题进行推理。engine 参数指定了使用的模型，prompt 参数指定了提示语，max_tokens 参数指定了模型输出的最大 token 数量，n 参数指定了生成答案的数量，stop 参数指定了停止生成的条件，temperature 参数控制了生成答案的随机性。
结果整合： 将每个子问题的答案整合起来，形成最终答案。在这个例子中，我们将昨天卖出的苹果数量和今天卖出的苹果数量相加，得到两天一共卖出的苹果数量。
错误处理： 代码中包含了简单的错误处理机制，用于处理模型返回的非数值结果。如果模型返回的结果无法转换为数字，则会打印错误信息并返回 "Error"。

五、更复杂的例子：逻辑推理

逐步提示分解也适用于逻辑推理任务。例如，考虑以下问题：

问题：

如果今天是星期三，那么明天是星期四。如果明天是星期四，那么后天是星期五。今天是星期三，那么后天是星期几？

代码示例 (Python):

import openai
import os

# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 替换为你的 OpenAI API 密钥

def solve_logic_problem_step_by_step(problem):
    """
    使用逐步提示分解解决逻辑推理问题。

    Args:
        problem: 逻辑推理问题的文本描述。

    Returns:
        最终答案。
    """

    # 步骤1: 确定明天是星期几
    prompt1 = f"问题: {problem}nn"
    prompt1 += "如果今天是星期三，那么明天是星期几？"
    response1 = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003", # 或者你使用的其他模型
        prompt=prompt1,
        max_tokens=20,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.0, # 设置为0确保结果的确定性
    )
    tomorrow = response1.choices[0].text.strip()

    # 步骤2: 确定后天是星期几
    prompt2 = f"问题: {problem}nn"
    prompt2 += f"已知明天是 {tomorrow}，那么后天是星期几？"
    response2 = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003", # 或者你使用的其他模型
        prompt=prompt2,
        max_tokens=20,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.0, # 设置为0确保结果的确定性
    )
    day_after_tomorrow = response2.choices[0].text.strip()

    return day_after_tomorrow

# 测试
problem = "如果今天是星期三，那么明天是星期四。如果明天是星期四，那么后天是星期五。今天是星期三，那么后天是星期几？"
answer = solve_logic_problem_step_by_step(problem)
print(f"问题的答案是: {answer}")

在这个例子中，我们将问题分解为两个子问题：

确定明天是星期几。
确定后天是星期几。

通过逐步提示分解，模型能够更准确地进行逻辑推理，并给出正确的答案。

六、逐步提示分解的优化策略

为了进一步提高逐步提示分解的效果，我们可以采用以下优化策略：

精心设计提示语： 提示语的设计至关重要。提示语应该清晰、明确、简洁，并包含足够的信息，以便模型能够理解问题并给出正确的答案。可以使用以下技巧来优化提示语：
- 使用明确的指令，例如 "请计算…", "请解释…", "请总结…"。
- 提供相关的背景知识或上下文信息。
- 使用具体的例子来说明问题。
- 避免使用模糊或歧义的词语。
调整分解粒度： 分解粒度是指将问题分解为多少个子问题。分解粒度过大，可能导致模型难以处理；分解粒度过小，可能导致推理过程过于繁琐。需要根据具体的问题，调整分解粒度，找到最佳的平衡点。
迭代优化： 逐步提示分解是一个迭代的过程。可以通过分析模型在每个步骤中的输出，发现问题并进行修正。可以尝试不同的提示语、分解粒度，并不断迭代优化，直到获得满意的结果。
使用更强大的模型： 更强大的模型通常具有更强的推理能力和理解能力。可以尝试使用更强大的模型，例如 GPT-4，来提高逐步提示分解的效果。

七、逐步提示分解的应用场景

逐步提示分解可以应用于各种复杂的推理任务，包括：

数学应用题： 解决复杂的数学应用题，需要模型进行多步计算和逻辑推理。
逻辑推理： 解决逻辑推理问题，需要模型进行逻辑判断和推理。
常识推理： 解决常识推理问题，需要模型利用常识知识进行推理。
代码生成： 生成复杂的代码，需要模型进行多步规划和代码生成。
文本摘要： 提取文本的关键信息，生成简洁的摘要。
机器翻译： 将一种语言翻译成另一种语言，需要模型理解源语言的语义并生成目标语言的文本。

八、表格：逐步提示分解的优缺点总结

优点	缺点
提高准确性：将复杂问题分解为多个简单问题，降低了模型需要处理的信息量，明确了推理路径，从而提高了答案的准确性。	增加推理步骤：将问题分解为多个步骤，增加了推理步骤，可能导致推理时间增加。
提高解释性：通过观察模型在每个步骤中的输出，我们可以更好地理解模型的推理过程，有助于发现问题并进行修正。	提示语设计复杂：需要精心设计每个步骤的提示语，才能引导模型进行正确的推理。提示语设计不当，可能导致模型无法理解问题或给出错误的答案。
缓解上下文长度限制：将问题分解为多个步骤，可以将每个步骤的上下文控制在模型的上下文窗口范围内，避免信息丢失。	错误累积风险：如果模型在某个步骤中出现错误，错误可能会累积并影响后续步骤的推理结果。为了降低错误累积的风险，需要在每个步骤中进行错误检查和修正。
提升鲁棒性：即使模型在某个步骤中出现错误，错误的影响也会被限制在局部范围内，不会影响整个推理过程。	需要更多 API 调用：将问题分解为多个步骤，需要多次调用 API，可能导致 API 调用成本增加。
适用于各种复杂推理任务：逐步提示分解可以应用于各种复杂的推理任务，包括数学应用题、逻辑推理、常识推理、代码生成、文本摘要、机器翻译等。	对模型能力有较高要求：逐步提示分解需要模型具备一定的推理能力和理解能力。对于能力较弱的模型，逐步提示分解可能无法取得理想的效果。

九、更进一步： Chain-of-Thought (CoT) prompting

Chain-of-Thought prompting 是一种特殊的逐步提示分解方法，它不仅要求模型给出最终答案，还要求模型详细地解释其推理过程。CoT prompting 通过模仿人类的思维过程，可以显著提高模型在复杂推理任务中的准确率和解释性。

CoT prompting 的基本思想是在提示语中加入一些示例，这些示例不仅包含输入和输出，还包含详细的推理步骤。例如：

问题：

小明有 3 个苹果，小红给了他 2 个苹果，小刚又给了他 1 个苹果。小明现在有多少个苹果？

CoT Prompt：

问题：小明有 3 个苹果，小红给了他 2 个苹果，小刚又给了他 1 个苹果。小明现在有多少个苹果？
让我们一步一步地思考：
小明最初有 3 个苹果。
小红给了他 2 个苹果，所以小明现在有 3 + 2 = 5 个苹果。
小刚又给了他 1 个苹果，所以小明现在有 5 + 1 = 6 个苹果。
所以答案是 6。

通过提供这样的示例，我们可以引导模型模仿人类的思维过程，逐步推导出答案。

十、逐步提示分解带来的启示

今天的内容，我们探讨了如何通过逐步提示分解来提升大型语言模型在复杂推理任务中的表现。这种方法模拟了人类解决问题的习惯，将大问题分解为小步骤，并引导模型按部就班地解决。

希望通过今天的讲解，大家能够掌握逐步提示分解这一有效的技术，并在实际应用中取得更好的效果。记住，清晰的问题分解、精心设计的提示语和迭代优化是成功的关键。

复杂推理任务中的逐步提示分解与模型逻辑准确率提升

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