我们日常生活中的许多问题都是复杂的多跳问题。比如"《坚如磐石》中饰演黎志田的演员在《三体》中饰演什么角色？"
要回答这个问题，我们得先知道《坚如磐石》中饰演黎志田的演员是谁，还得熟知《三体》的演员表，并将两者的答案对应起来。
这对LLM来说是一个非常大的挑战，要求其能够熟练地将复杂的问题分解成多个子问题，每个子问题的答案还不能出错，最后才能正确回答这个复杂的问题。
再加上LLM容易产生幻觉并且无法获得最新知识，即使是简单的子问题也很有可能犯错，一步错步步错，离正确答案越来越远。
最近，北大团队提出了一种约束问题分解策略，将复杂问题分解转化为"分解-查询"深度优先搜索框架，能够引导大型语言模型在问答任务中有效地利用外部知识，并设置一个可靠的问答库限制幻觉风险。实验表明，D&Q用200个训练示例，以30B的小模型击败了570B规模的大模型，并且在67%的示例上与ChatGPT平分秋色。
论文标题 :
A Step Closer to Comprehensive Answers: Constrained Multi-Stage Question Decomposition with Large Language Models
论文链接 :
https://arxiv.org/pdf/2311.07491.pdf
github链接 :
https://github.com/alkaidpku/DQ-ToolQA
方法
简单来说，作者标注了问题解决的轨迹来微调大模型，所谓问题解决的轨迹就是现将复杂问题分解为简单问题，搜索简单问题的答案。如果LLM在搜索过程中意识到它所追求的路径不正确，它可以回溯到前面的步骤并启动新的搜索。
另外，为减轻模型的幻觉，作者定制了一个高质量的可靠问答库，模型在生成答案前需要查询可靠问答库，当模型的知识与该库发生冲突时，以可靠问答库中的内容为准。
让我们来看看具体是怎么做的吧~
1. 构建可靠的问答库
所谓可靠的问答库，全是优质的问答对，也就是说所有的答案都是无可置疑的。构建流程为：
1.选择问题：从对话数据集中根据问题频率选择前5万个问题作为可靠问答库的基准问题
2.生成答案：由于大型语言模型的预训练数据包含噪声，相同问题的输出结果可能会有所不同。客观事实性的问题通过多次生成投票的方法确定答案；主观意见类问题则比较麻烦，作者设计了一个答案汇总模型来整合不同的观点，具体来说，手动标注5000个答案汇总示例并在LLaMA2-13b上微调。如下图所示，将表达相同意思的观点合并在一起，并总结出简洁清晰涵盖重点的最终观点。
▲答案汇总示例
最终形成的可靠问答库的示例如下所示：
{
"q": "王者荣耀什么时候出来的",
"a": "王者荣耀于2015年11月26日正式上线"
},
{
"q": "栓q是什么意思",
"a": "栓Q是英文短语"thank you"的读音空耳衍生，表示无语对某件事特别讨厌的情绪，该梗出自微博搞笑博主@怨男0的口头禅。"
},
{
"q": "黑咖啡能减肥吗",
"a": "黑咖啡可以帮助提高新陈代谢，抑制食欲，间接起到减肥作用，但不能完全依赖黑咖啡减肥，需要配合健康饮食和运动。"
},
2.问题解答轨迹标注
为了训练模型调用外部工具以及学习何时停止调用，需要收集足够的数据对模型进行监督微调。由于ChatGPT和GPT4在数据注释方面表现出色，且GPT-4更强，作者借助这两项工具标注数据。
其标注思路借鉴人类思路，将复杂问题分解为简单问题通过检索答案逐个击破，当检索不到答案时意味着该子问题与原问题不符，返回上一步重新选择子问题检索答案。
4. 自适应约束问题分解
训练阶段
训练数据注释完毕后，本文使用LLaMA2-13b作为基础模型，采用模仿学习的方法，以多轮对话的格式进行，在每一轮训练中，仅保留本轮对话的输出，其余部分被屏蔽。
在训练阶段，所有多回合检索样本都以"Finish"结束，包括"成功"和"失败"两种情况。训练阶段使模型能够学习到基于当前信息判断任务是否终止的能力。下面是一些训练数据示例:
大模型研究测试传送门
GPT-4传送门（免墙，可直接测试，遇浏览器警告点高级/继续访问即可）：
http://hujiaoai.cn
检索失败：
user:
## 你能够利用多种函数来完成给定的任务。我会给定一个你目前无法直接回答的目标问题，请将给出的目标问题转化为等价的基本问题，并结合基本问题的答案，给出对目标问题可靠的回复。
## 目标问题: 《坚如磐石》中饰演黎志田的演员在《三体》中饰演什么角色？
assistant:
##Analysis: 这是一个复杂问题。调用问题检索器查询子问题。
##Function: QuestionRetriever
##Param: 《坚如磐石》中饰演黎志田的演员是谁？
user:
##Function_Return: ［"电影《坚如磐石》的简介"，"《坚如磐石》影评"，"《坚如磐石>>上映信息"]
......
assistant:
##Analysis: 查询到多个相关词条，调用答案检索器。
##Function: PageRetriever
##Param: 《三体》美剧
user:
##Function_Return: 《三体》是一部由网飞、三体宇宙及游族集团共同开发制作的英文系列剧集。......
assistant:
##Analysis: 没有检索到相关信息，回溯到上一步骤。
##Function: Finish
##Param: Failed
检索成功：
user:
## 你能够利用多种函数来完成给定的任务。我会给定一个你目前无法直接回答的目标问题，请将给出的目标问题转化为等价的基本问题，并结合基本问题的答案，给出对目标问题可靠的回复。
## 目标问题: 《坚如磐石》中饰演黎志田的演员在《三体》中饰演什么角色？
assistant:
##Analysis: 这是一个复杂问题。调用问题检索器查询子问题。
##Function: QuestionRetriever
##Param: 《坚如磐石》中饰演黎志田的演员是谁？
user:
##Function_Return: ［"电影《坚如磐石》的简介"，"《坚如磐石》影评"，"《坚如磐石>>上映信息"]
......
assistant:
##Analysis: 查询到多个相关词条，调用答案检索器。
##Function: AnswerRetriever
##Param: 《三体》美剧
user:
##Function_Return: 调用AnswerRetriever查询《三体》美剧没有有效信息。
assistant:
##Analysis: 调用答案检索器检索其他词条。
##Function: AnswerRetriever
##Param: 《三体》剧情简介
......
assistant:
##Analysis: 于和伟饰演的角色是史强。结束任务。
##Function: Finish
##Param: Success
推理阶段
从上面的示例中可以看到"####Function"字段，该字段用于选择工具调用，本文设置了三种工具：
-
[questionretriver]：给定一个查询问题，从可信问题数据库中返回与该问题相关的前k个问题。
-
[answerretriver]：用于检索问题的答案
-
[Finish]：返回值包括成功或失败。如果成功，终止程序；如果失败，则回溯上一步检索另一个候选问题的答案。
在前面的训练阶段并没有真正实现工具调用；真正的工具调用体现在预测阶段，模型调用外部工具查询可靠的QA库，检索问题的答案。另外在推理过程中，如果模型调用"Finish"，参数为"success"，则程序终止；如果参数为"failed"，程序将回溯到上一步。具体操作包括将对话历史记录的最后一步替换为:"调用xx查询xx没有有效信息"。当模型返回成功，或者检索超出了最大步长限制。模型都将终止运行。
实验
为了评估大型语言模型处理复杂和多样化问题的能力，作者除了在学术通用数据集HotPotQA进行实验，还制作了一个更贴近真实场景的数据集ChitChatQA。
1. ChitChatQA数据集
本文制作了一个新的数据集ChitChatQA，用于评估大型语言模型处理复杂和多样化问题的能力。具体来说，从KwaiTalk应用程序的真实场景中收集了单轮对话数据，并利用语法纠错模型过滤得分低的问题，利用意图识别模型筛选了具有模糊意图的问题。该数据集是由真实用户和快手对话模型的真实对话互动组成。
# 数据示例
{
"q": "17岁上高几",
"a": "在中国，17岁的学生通常在上高二。"
},
{
"q": "2023年丧尸会爆发吗",
"a": "作为AI，我不能预测未来。但是，丧尸这种生物设定主要存在于电影、电视剧和小说中，现实生活中并没有确凿证据证明丧尸的存在。虽然有一些病毒和寄生虫可能导致类似的症状，但它们并不具备传染性和意识，因此与丧尸不同。"
},
作者在该数据集上利用200个训练数据在LLaMA2-13b上进行了多回合对话格式的监督微调。测试集包含100个实例，基线包括快手对话模型KwaiDialog与ChatGPT，分别收集了两个模型的回答与适用本文所提方法D&Q进行对比，评估手段采用人工评估，标记为赢/平/输。从下表结果可以看出，本文提出的方法D&Q的正确响应能力得到了显著提高。
2.HotPotQA
在训练阶段同样使用了200个训练实例，并在LLaMA2-13b上进行了多回合对话格式的监督微调。预测阶段通过调用MediaWiki* API实现三个工具的使用:[artieretriever]用于查询维基百科中的条目，[PageRetriever]用于检索条目对应的页面，[Finish]表示任务终止。结果如下表所示：
-
回溯增强了模型的检索能力。虽然ReAct方法同样支持迭代地利用搜索和查找工具为LLM提供外部信息，但这种方法是贪婪的。ReAct不会显式地回溯，而是倾向于随机漫步。而D&P允许在检索失败时退回到之前的状态，显著增强了检索能力。
-
工具调用提升小模型能力。与IRCoT的GPT3 (175B)相比，本文采用LLaMA-13B。这表明较小的模型，通过监督微调来学习工具调用，可以获得与较大模型相当的性能。
3.检索能力
除此之外，作者还测试了D&Q的检索召回率，将检索器返回的最大相关条目数设置为10，每个条目生成5个响应，因此，模型在生成响应时最多可以返回50个条目。通过检索检索50个条目来计算召回率，与基线相比结果从52.3%提高到68.8%。这表明该方法有助于实现更准确的工具调用。
总结
本文提出了"分解和查询"框架(D&Q)，通过指导LLM在受限和可靠的上下文中利用外部知识来解决幻觉问题。以D&Q框架微调后的较小模型在多跳问题中展示出竞争力，显著提高了LLM在问答任务中的鲁棒性。
