Adaptive Graph of Thoughts: Test-Time Adaptive Reasoning Unifying Chain, Tree, and Graph Structures
ArXiv ID: 2502.05078
作者: Tushar Pandey, Ara Ghukasyan, Oktay Goktas, Santosh Kumar Radha
发布日期: 2025年2月7日
摘要
Adaptive Graph of Thoughts (AGoT) 是一个动态的、基于图的推理框架,在测试时增强大语言模型(LLM)的推理能力。该框架递归地将复杂查询分解为结构化的子问题,形成一个由相互依赖的推理步骤组成的动态有向无环图(DAG)。与传统的 Chain-of-Thought、Tree of Thoughts 或 Graph of Thoughts 方法不同,AGoT 选择性地仅扩展需要进一步分析的子问题,通过跳过不必要的计算来优化效率和准确性。
论文信息
- ArXiv ID: 2502.05078
- 提交日期: 2025年2月7日
- 分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG
- 代码仓库: 暂未公开
主要贡献
统一的推理框架: AGoT 统一了 Chain-of-Thought、Tree of Thoughts 和 Graph of Thoughts 三种范式的优势,通过动态构建有向无环图来表示推理过程。
自适应扩展机制: 框架能够智能地判断哪些子问题需要进一步分解,哪些可以直接求解,避免了不必要的计算开销。
测试时推理增强: 不需要额外的训练或微调,在推理时动态调整推理策略,适应不同复杂度的问题。
显著的性能提升: 在科学推理任务上实现了高达 46.2% 的性能提升,证明了该方法的有效性。
方法概述
AGoT 的核心思想是将复杂问题递归分解为子问题,并构建一个动态的依赖图:
问题分解: 对于输入查询,模型首先判断是否需要分解。如果需要,则将问题分解为多个相互依赖的子问题。
依赖图构建: 子问题之间的依赖关系被显式建模为有向边,形成一个 DAG 结构。这允许并行处理独立的子问题。
自适应扩展: 对每个子问题,模型评估其复杂度。简单的子问题直接求解,复杂的则递归分解。
答案聚合: 当所有子问题都被解决后,沿着依赖图自底向上聚合答案,最终得到原始问题的解。
这种方法的关键优势在于:
- 效率: 只在必要时进行分解,避免过度计算
- 灵活性: 根据问题特性动态调整推理结构
- 可解释性: DAG 结构提供了清晰的推理路径
实验结果
AGoT 在多个基准测试上进行了评估:
科学推理任务: 在需要多步推理的科学问题上,相比基线方法提升了 46.2%。
复杂问题求解: 在需要综合多个知识点的任务上表现优异,证明了自适应分解策略的有效性。
效率分析: 虽然引入了分解和图构建的开销,但通过智能地跳过简单问题的分解,整体计算效率保持在可接受范围内。
泛化能力: 在不同类型的推理任务上都展现出良好的适应性,证明了框架的通用性。
个人评价
AGoT 代表了 prompt 推理工程的一个重要进展。它巧妙地结合了现有的 Chain、Tree 和 Graph 范式的优势,同时通过自适应机制避免了各自的缺点。特别是测试时自适应的设计,使得该方法无需针对特定任务进行训练,就能适应不同复杂度的问题。
该工作的主要创新在于:
- 将静态的推理结构转变为动态构建的 DAG
- 引入了智能的扩展决策机制
- 实现了效率和准确性的平衡
不足之处可能包括:
- 需要模型具备准确判断问题复杂度的能力
- DAG 构建和管理的开销在极简单问题上可能不划算
- 依赖图的质量直接影响最终性能
总体而言,AGoT 为复杂推理任务提供了一个强大而灵活的框架,值得在实际应用中尝试和优化。
评分: 4.3/5.0
技术亮点: adaptive reasoning, dynamic DAG, test-time reasoning, unified reasoning framework
适用场景: 科学推理、复杂问题求解、多步推理任务