本文是一篇计算机论文范文，本文在广泛调研的基础上，针对提升大语言模型推理能力的方法，面向复杂推理任务，重点研究了提示优化和工具学习两个方向，取得了一定的阶段性成果。
第一章绪论
1.1研究背景与意义
人工智能的普及为社会带来了许多重要的变革，改变了人们的生活和工作方式。它可以提高效率、优化决策、个性化服务，并在多个领域带来创新和进步，这其中就包括自然语言处理领域。近期，类似ChatGPT、LLaMa等大语言模型的出现给自然语言理解、自然语言生成带来了革命性的变革。大语言模型（Large LanguageModel，LLM）[1]是一种基于深度学习的人工智能技术，旨在生成高质量的自然语言文本。它是通过训练大规模的神经网络模型来学习语言的概率分布和语法结构。LLM具有巨大的参数量和复杂的网络结构，使其能够理解和生成自然语言的上下文信息，其训练过程通常基于大规模的文本语料库，如互联网上的网页、新闻文章、书籍等，基于这些文本数据进行预训练[2]，大语言模型能够学习到语言的规律和模式，从而能够生成具有语义和逻辑连贯性的文本。
近年来，随着大型语言模型在自然语言处理各个领域取得了重大进展，许多研究人员发现模型足够大时，这些模型可能会表现出推理能力[3-4]。推理是一种认知过程，通过证据、论证和逻辑原则来得出结论或进行评估[4]。它在许多智力活动中起着核心作用，如问题解决、决策制定、定理证明和批判性思维。推理任务可以分为多个类别，包括常识推理、数学推理、逻辑推理、因果推理、视觉推理、音频推理、多模态推理和代理推理等[5]。推理的主要功能是帮助人们链接信息、评估关联，并得出有依据的结论或解决方案[5]。
1.2国内外研究现状
1.2.1基于提示优化的复杂推理方法研究现状
因为大语言模型的微调代价较高，基于自然语言的提示方法已经成为了使用大语言模型解决下游任务的主要途径。由于提示的质量在很大程度上会影响大语言模型在特定任务中的表现，因此一系列工作深入研究了通过人工设计或自动优化的方法来生成合适的任务提示。
设计合适的提示策略对于大语言模型在特定任务上的表现至关重要。人工构造提示通过精心设计提示内容，可以有效引导模型进行复杂任务的推理。例如，添加诸如“让我们一步一步地思考”[6]这样的前缀，能够激发模型逐步推理的能力，而前缀“你是这项任务的专家”则可以提升模型在特定领域内的表现[7]。此外，对于对话式大语言模型，逐步拆解任务并以多轮对话的方式逐一输入，能够更好地激发模型的处理能力[8]。提示设计通常遵循四项基本原则：一是、清晰表达任务目标，确保模型理解准确。具体来说，一个清晰详尽的任务描述中应当包含任务的各种要素信息，如任务目标、输入/输出、数据（例如，“给定一份长文档，我希望你生成一份简明摘要”）和回复限制（例如，“摘要长度不能超过50个单词”）。；二是将复杂任务分解为简单子任务，通过逐步处理子任务来降低任务复杂度（例如，“通过依次执行以下任务形成一段连贯的叙述：1....;2....;3....”）；三是提供少样本示例，引导模型学习输入输出的语义映射[9]；四是采用模型友好的提示格式，使用模型能够识别的符号或标签来优化提示内容[10]。
第二章相关理论背景和基础技术
2.1大语言模型
2.1.1大语言模型的发展历程
大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大型语言模型或大语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。大规模语言模型的发展历程虽然只有短短不到五年的时间，但是发展速度相当惊人，截止2024年6月，国内外有超过百种大模型相继发布，如图2.1所示，展示了近年来规模大于100亿参数的现有大语言模型的发展时间线。大规模语言模型的发展可以粗略的分为如下三个阶段：基础模型阶段、能力探索阶段、突破发展阶段。
2.2大语言模型提示优化
2.2.1基础提示学习
针对特定任务设计合适的任务提示，这一过程被称为“提示工程”（PromptEngineering）。通常情况下，提示的设计需要考虑四个关键要素：任务描述、输入数据、上下文信息和提示策略。任务描述是大语言模型应当遵循的具体指令，用户应使用清晰、具体的语言来阐述任务目标。对于输入数据，一般可直接采用自然语言进行描述。如果输入数据为特殊格式，则需采用适当的方法使其被大语言模型读取和理解。例如，针对结构化数据（如知识图谱、表格等），通常使用线性化方法将其转换为模型易于处理的文本序列[73]。除任务描述和输入数据外，上下文信息对于某些特定任务也十分关键。例如，在开放问答任务中，搜索引擎可以提供参考文档作为上下文信息，并将其引入提示中，供大语言模型参考。引入外部信息时，需对其进行合理的格式化，以提高模型的利用率。此外，设计适合不同大语言模型的提示策略，对于激发模型解决特定任务的能力至关重要。在某些情况下，添加特定的前缀或后缀能够有效引导模型应对复杂任务。人工设计的基础提示学习主要包括两类：零样本提示和少样本提示。
2.2.1.1零样本提示
零样本提示为使用大型语言模型带来了一种范式转变[35]。这种方法不再依赖大量的训练数据，而是通过精心设计的提示，引导模型完成全新的任务。具体来说，模型在提示中获取任务描述，但没有训练样例的具体输入输出标注数据。模型基于已有知识，通过提示对新任务进行预测。
2.2.1.2少样本提示
少样本提示通过提供少量输入-输出示例，帮助模型理解任务，与零样本提示不同，后者不提供任何示例[9]。即便只提供少量高质量示例，也能显著提升模型在复杂任务上的表现，优于无示例的情况。然而，少样本提示需要额外的token来容纳这些示例，对于长文本输入来说，这可能会成为负担。此外，示例的选择和构成对模型的行为影响显著，且模型可能偏好常见词等，带来潜在偏差。尽管少样本提示能够提升模型处理复杂任务的能力，尤其在像GPT-3这样的预训练模型中，精心设计的提示工程对实现最佳性能并减少不必要的偏差仍至关重要。
第三章 基于蒙特卡洛树搜索的错误反馈引导提示优化方法 ............ 24
3.1 引言 ................................. 24
3.2 模型框架 ................................ 27
第四章 面向复杂推理任务的自适应多样化工具学习方法 ................ 42
4.1 引言 ........................... 42
4.2 模型框架 .............. 44
第五章 大语言模型驱动的复杂推理问答系统设计与实现 ................ 64
5.1 需求分析 ........................... 65
5.2 系统设计 ............................... 65
第五章大语言模型驱动的复杂推理问答系统设计与实现
5.1需求分析
大语言模型驱动的复杂推理问答系统的核心技术基于第三章中所研究的基于蒙特卡洛树搜索的提示优化方法，以及第四章探讨的面向复杂推理任务的自适应多样化工具学习方法。该系统的核心需求主要包括：
（1）理解和分析用户提出的多模态问答问题；（2）对问题进行提示优化，提升推理精度；（3）根据问题类型自适应调用相关工具进行辅助推理；（4）通过大语言模型进行深度推理并生成答案；（5）将推理过程及最终答案直观地呈现给用户。基于这些核心需求，系统需要具备以下五大功能：（1）问题输入功能：针对多模态复杂推理任务，用户在前端界面可以灵活地输入待解答的问题，包括常识性问答或涉及数学推理的复杂问题。同时，用户还可以上传相关的图片或其他辅助资料，帮助系统更全面地理解问题背景。该功能支持多模态输入形式，确保系统能够处理不同类型的复杂问题场景。
（2）提示优化功能：为了提高模型的推理准确性，系统采用了基于蒙特卡洛树搜索的提示优化算法。通过分析类似问题的错误回答案例，系统能够对用户输入的初始问题进行智能优化，生成更符合模型推理逻辑的提示信息，从而有效避免模型重复产生类似的错误，提高回答的准确度和可靠性。
第六章全文总结与展望
6.1全文总结
如何更好地解决推理问题一直是近几年大语言模型相关领域的研究热点。然而，尽管现有模型和方法在处理简单的语言任务时表现优异，在面对多模态和复杂推理任务时仍面临诸多挑战。为了提升大语言模型的推理能力，本文从提示优化和工具增强两个方面出发，提出了基于大模型的自动提示优化和错误反馈、面向复杂推理任务的自适应多样化工具学习方法，以及设计并实现了大语言模型驱动的复杂推理问答系统，旨在弥补现有模型在复杂推理任务中的不足，并在多个面向不同领域有代表性的多模态数据集以及极具挑战的单模态复杂数学推理数据集上进行了大量实验和消融分析。具体来说，本文的研究内容如下：
本文的具体研究内容如下：
（1）基于大模型的自动提示优化和错误反馈的思路，本文针对当前多模态推理问答研究中普遍存在的缺乏错误反馈机制来优化提示，缺乏战略性规划，优化空间广泛却缺少有效的策略的问题进行了深入分析，通过对蒙特卡洛树算法进行一定改进，将提示优化扩展到多模态领域，提出了一种多模态复杂推理任务下基于蒙特卡洛树搜索的提示优化方法，通过引入错误反馈机制，能够在提示生成过程中自动捕捉和利用模型在推理过程中的关键错误反馈。这一机制允许系统在不断优化提示的过程中，动态调整搜索方向和策略，从而提高提示生成的精度与效率。此外，该方法还显著降低了提示生成的复杂度，为自动化提示优化提供了新的思路。通过对比实验和消融实验，验证了该方法能够有效提高模型在回答复杂推理
