Exchange-of-Thought: Enhancing Large Language Model Capabilities through Cross-Model Communication

地址：https://arxiv.org/pdf/2312.01823.pdf

标题：EoT：通过跨模型通信增强大语言模型的能力

摘要：大型语言模型（LLMs）最近通过“思维链”技术在复杂推理任务中取得了显著的进展。尽管取得了这些进展，它们的推理通常受到固有理解的限制，缺乏外部洞察力。为了解决这个问题，我们提出了“思想交流”（Exchange-of-Thought，简称EoT），这是一个新颖的框架，允许在问题解决过程中进行跨模型通信。从网络拓扑结构中汲取灵感，EoT集成了四种独特的通信范式：记忆、报告、中继和辩论。本文深入探讨了每种范式所涉及的通信动态和容量。为了抵消不正确推理链的风险，我们在这些通信中实现了一个强大的置信度评估机制。我们在各种复杂推理任务中进行的实验证明，EoT显著超越了已建立的基线，突显了外部洞察力在提高LLM性能方面的价值。此外，我们展示了EoT以一种具有成本效益的方式取得这些卓越成果，标志着有效和协作式人工智能问题解决的有望进展。

解决的问题：该论文要解决的问题是LLM（大型语言模型）在复杂推理任务中的局限性。尽管LLM通过Chain-of-Thought技术取得了显著的进步，但它们的推理往往受到其内在理解能力的限制，缺乏外部洞察力。因此，该论文提出了Exchange-of-Thought（EoT）框架，这是一个新颖的框架，旨在在解决问题时实现跨模型通信。

创新点：

提出了一个新的思想交流框架，即“交换思想”（Exchange-of-Thought），旨在促进模型之间的交叉通信，以提升问题解决过程中的集体理解。通过这一框架，模型可以吸收其他模型的推理，从而更好地协调和改进自身的解决方案。在该框架下，论文进一步研究了人类行为的一个重要方面，即个体在有信心时不易犯错误，而在不确定时则更容易受到他人意见的影响。这一研究结果揭示了信心的关键作用，并可以被用于改进模型的学习和决策过程。论文还提出了一种新的置信度评估方法，用于衡量模型答案的准确性。这种方法考虑了答案的矛盾程度，以及模型在生成答案时的变化频率，能够更准确地评估模型的置信度。在这两种方法的支持下，该论文展示了一个有效的模型训练流程，可以显著提高模型在特定任务中的表现。这一训练流程不仅提高了模型的准确性，还增强了模型在不确定条件下的鲁棒性。

系统架构：

结果：

结论：

我们介绍了Exchange-of-Thought（EoT），这是一个通过跨模型通信为模型注入外部洞察力的新型框架。我们开发了四种通信范式，并对通信量和信息传播速度进行了彻底的分析。为了防止不正确推理过程的中断，我们设计了一个置信度评估机制。在数学、常识和符号推理任务上的实验证明，EoT在超越一系列强基线的同时，还具有成本优势。进一步的分析表明，EoT适用于各种模型，而参与更多样化范围的模型可以进一步提升EoT的性能。

实际应用价值：

提高模型性能：通过跨模型通信，模型可以借鉴其他模型的推理和思考过程，从而更好地解决问题。这可以提高模型的性能和准确性。增强模型的可解释性：通过将其他模型的推理过程纳入自身，模型可以获得更多的外部洞察，这有助于增强模型的可解释性和透明度。促进模型的学习和进化：通过与其他的模型进行交流和分享，模型可以不断学习和进化，从而更好地适应不断变化的环境和任务。实现模型的协同学习：通过跨模型通信，不同的模型可以相互协作，共同学习和提高。这有助于节省训练时间和计算资源，提高模型的效率和效果。拓展模型的应用范围：这种框架还可以应用于其他领域，如人类社会中的知识传播、团队协作、决策制定等。通过借鉴其他领域的研究成果和实践经验，可以进一步拓展模型的应用范围和价值。