分解式提示：解决复杂任务的模块化方法

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论文概述

这项来自Allen AI的工作引入了分解式提示（Decomposed Prompting），一种通过提示将复杂任务分解为更简单子任务的模块化方法。每个子任务被委托给一个专门的基于提示的LLM库，允许进行优化、进一步分解，或用更有效的解决方案（包括训练模型或符号函数）替换。

论文信息：

  • 发布时间：2022-10-05
  • 作者：Tushar Khot, Harsh Trivedi, Matthew Finlayson等
  • 机构：Allen Institute for AI
  • 研究方向：提示工程、LLM推理
  • 核心技术：任务分解（Task Decomposition）

研究背景

大型语言模型在处理复杂任务时往往力不从心，单一提示难以涵盖所有必要的推理步骤。本研究针对以下问题展开：

现有问题

  • 复杂任务难以用单一提示有效处理
  • 不同子任务需要不同的专业知识和推理策略
  • 缺乏系统化的任务分解和模块化方法

研究动机

本研究旨在开发一种模块化的提示工程方法，通过任务分解和子任务委托来提升复杂任务的解决能力，特别关注分解式提示（decomposed-prompting）、任务分解（task-decomposition）、模块化提示（modular-prompting）等关键技术。

核心方法

方法概述

分解式提示将复杂任务分解为一个更简单子任务的库，每个子任务由专门的提示或函数处理。对于符号推理，困难的子任务可以递归分解。对于长上下文任务，递归分解处理更小的输入。该框架支持在分解结构中集成信息检索和其他符号工具。

具体工作流程：

  1. 任务分析：识别复杂任务的组成部分
  2. 子任务定义：为每个组成部分定义专门的子任务
  3. 提示设计：为每个子任务创建专门的提示模板
  4. 递归分解：对仍然困难的子任务进行进一步分解
  5. 结果组合：将各子任务的结果组合成最终答案

本方法的核心在于通过模块化设计，将复杂任务分解为可管理的子任务，每个子任务可以独立优化和改进。

关键创新点

创新 1：引入了用于复杂任务求解的模块化分解框架

创新 2：实现了将子任务委托给专门的基于提示的LLM实例

创新 3：支持将困难子任务递归分解为更简单的子任务

创新 4：展示了符号函数和训练模型的集成能力

创新 5：在多个基准测试上使用GPT-3超过了先前的少样本提示工作

技术特点

  • 模块化设计：每个子任务独立处理，便于优化和替换
  • 递归分解：支持多层次的任务分解
  • 混合方法：可以结合提示、符号函数和训练模型
  • 灵活扩展：易于添加新的子任务模块
  • 可解释性强：分解过程清晰，便于理解和调试

实验结果

Benchmark 性能

在符号推理任务、长上下文多跳QA和开放域多跳QA上进行评估。相比标准少样本提示表现出优越的性能。展示了对需要符号计算和文本推理的任务的有效处理。成功地结合了符号信息检索来提高多跳QA性能。

具体表现：

  • 符号推理：在需要多步逻辑推理的任务上准确率提升15-20%
  • 多跳QA：在需要多步信息整合的问答任务上提升10-15%
  • 长上下文理解：能够处理比单一提示更长的上下文

性能分析

实验结果表明，分解式提示方法在需要复杂推理和多步骤处理的任务上显著优于端到端的单一提示方法。

关键发现

  • 模块化优势明显：专门的子任务提示比通用提示效果更好
  • 递归分解有效：进一步分解困难子任务可以继续提升性能
  • 混合方法强大：结合符号工具和神经方法效果最佳
  • 可扩展性强：方法可以轻松扩展到新的任务类型

实际应用

适用场景

  • 复杂问答：需要多步推理和信息整合的问答任务
  • 符号推理：处理逻辑符号和规则推理任务
  • 长文档理解：需要从长文档中提取和推理信息
  • 混合推理：同时需要文本理解和符号计算的任务

实现建议

在实际项目中应用分解式提示时，建议：

  1. 识别子任务：分析复杂任务，识别可以独立处理的子任务
  2. 设计模块化提示：为每个子任务创建专门的提示模板
  3. 建立子任务库：积累常用的子任务模块以便复用
  4. 迭代优化：针对每个子任务独立优化其提示

代码示例

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# 分解式提示示例：多跳问答
class DecomposedPrompting:
    def __init__(self):
        self.sub_tasks = {
            'extract_entities': self.extract_entities_prompt,
            'retrieve_info': self.retrieve_info_prompt,
            'aggregate_facts': self.aggregate_facts_prompt,
            'final_answer': self.final_answer_prompt
        }

    def solve(self, question, context):
        # 步骤1：提取关键实体
        entities = self.sub_tasks['extract_entities'](question)

        # 步骤2：检索相关信息
        facts = []
        for entity in entities:
            info = self.sub_tasks['retrieve_info'](entity, context)
            facts.append(info)

        # 步骤3：聚合事实
        aggregated = self.sub_tasks['aggregate_facts'](facts)

        # 步骤4：生成最终答案
        answer = self.sub_tasks['final_answer'](question, aggregated)

        return answer

相关资源

  • arXiv 论文：arXiv:2210.02406
  • 相关论文：Chain-of-Thought Prompting, Least-to-Most Prompting, ReAct
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