核心内容摘要
音文对齐利器：Qwen3-ForcedAligner的部署与应用全解析
引言人类智能的核心优势在于能将目标驱动的行动与内在语言推理俗称“内心独白”深度融合、相互赋能Alderson-Day Fernyhough, 2015。
这种协同并非简单叠加而是形成了动态闭环语言推理为行动提供清晰策略比如烹饪时会思考“食材已备齐下一步需煮沸水备用”而行动反馈又为推理补充实时信息像翻查冰箱后明确“现有食材可做番茄炒蛋”进而调整后续步骤Vygotsky, 1987Luria, 1965。
正是这种机制让人类在未知场景中具备超强适应性——盐罐空了会迅速推理切换为“用酱油调味”和面遇阻会主动检索技巧展现出单一能力难以企及的决策效率。
对于程序员和大模型学习者而言这种人类认知模式为AI优化提供了重要启发如何让大模型突破“静态推理”的局限像人类一样联动推理与行动图1: (
4种提示方法的比较(a)标准(b)思维链(CoT, Reason Only)©仅动作和(d)ReAct(ReasonAct)解决一个HotpotQA(Yang等人
问题。
(
比较(a) Act-only和(b) ReAct提示解决一个AlfWorldShridhar等人2020b游戏。
在这两个领域中我们省略了提示中的上下文例子只显示由模型ActThought和环境Obs产生的任务解决轨迹。
近期研究表明在自主系统中结合语言推理与交互式决策具有可行性。
一方面经过适当提示的大型语言模型展现出了新兴能力能够通过多步推理轨迹推导算术、常识和符号推理任务的答案Wei et al., 2022。
然而这种 “思维链” 推理是静态的 “黑箱”—— 模型仅依赖内部表征生成思路未与外部世界建立关联这限制了其反应式推理能力和知识更新能力可能导致推理过程中出现事实幻觉和错误传播图 1 (b)。
另一方面近期研究探索了将预训练语言模型用于交互式环境中的规划与行动Ahn et al., 2022Nakano et al., 2021Yao et al., 2020Huang et al., 2022a重点通过语言先验预测行动。
这些方法通常将多模态观测转换为文本利用语言模型生成特定领域的行动或计划再通过控制器选择或执行。
但它们并未利用语言模型对高级目标进行抽象推理也未通过维持工作记忆来支持行动 —— 仅有 Huang 等人2022b的研究通过有限形式的语言推理重申当前状态的空间事实。
除了与少数物体交互的简单具身任务外目前尚无研究探索如何以协同方式将推理与行动结合以解决通用任务也未验证这种结合是否能比单独使用推理或行动带来系统性优势。
本文提出 ReAct—— 一种通用范式可将语言模型的推理与行动结合用于解决各类语言推理任务和决策任务图 1。
ReAct 通过提示大型语言模型以交错方式生成语言推理轨迹和任务相关行动这使得模型能够通过动态推理制定、维持和调整高级行动规划“为行动而推理”同时与外部环境如维基百科交互将额外信息融入推理过程“为推理而行动”。
2 、ReAct实现推理与行动的协同考虑一个agent与环境互动以解决任务的一般设置。
在时间步tagent从环境中收到一个观察值 ot ∈ O 并按照一些策略 π(at|ct)采取动作 at∈A 其中 ct(o1,a1,⋅⋅⋅ ,ot−1,at−1,ot) 是agent的背景。
当ct → at的映射高度隐含并需要大量计算时学习策略是具有挑战性的。
例如图1(1c)所示的agent无法产生正确的最终动作动作4来完成QA任务因为它需要对轨迹背景进行复杂的推理问题动作
观察
。
同样图1(2a)所示的agent未能从上下文中理解水槽1不包含胡椒器1因此一直产生幻觉的动作。
ReAct的想法很简单我们将agent的动作空间扩大到A和L其中L是语言空间。
语言空间中的动作aˆt我们将其称为思想或推理轨迹不影响外部环境因此不会导致观察反馈。
相反一个思想aˆt的目的是通过对当前上下文ct的推理来组成有用的信息并更新上下文ct1(ct,aˆt) 以支持未来的推理或动作。
如图1所示可能有各种类型的有用思想例如分解任务目标和创建动作计划2b动作11d思想1注入与任务解决相关的常识性知识2b动作1从观察中提取重要部分1d思想24跟踪进度和转运动作计划2b动作8处理异常情况和调整动作计划1d思想3等等。
然而由于语言空间 L 具有无限性在扩展后的行动空间中学习难度较大需要强大的语言先验支持。
本文主要聚焦于以下场景冻结大型语言模型 PaLM-540BChowdhery et al., 2022¹通过少量上下文示例作为提示使其生成特定领域的行动和自由形式的语言思路以解决任务图 1 (1d)、(2b)。
每个上下文示例都是人类解决任务实例的轨迹包含行动、思路和环境观测详见附录 C。
对于以推理为核心的任务图 1 (
我们交替生成思路和行动使任务解决轨迹包含多个 “思路 - 行动 - 观测” 步骤而对于可能涉及大量行动的决策任务图 1 (
思路仅需在轨迹中最相关的位置稀疏出现因此由语言模型自主决定思路与行动的异步出现时机。
附录 A.1 中展示了 GPT-3Brown et al., 2020的部分实验结果其性能优于 PaLM-540B。
由于决策能力和推理能力被整合到大型语言模型中ReAct 具有以下独特优势直观易设计设计 ReAct 提示简单直接 —— 人类标注者只需在行动旁用语言记录思路即可无需特殊格式选择、思路设计或示例筛选。
本文第
4 节详细介绍了各任务的提示设计。
通用灵活得益于灵活的思路空间和 “思路 - 行动” 出现形式ReAct 适用于具有不同行动空间和推理需求的各类任务包括但不限于问答、事实核查、文本游戏和网页导航。
高效稳健ReAct 仅通过
个上下文示例即可学习对新任务实例展现出强泛化能力在不同领域中持续优于仅含推理或仅含行动的基准模型。
第 3 节还展示了微调带来的额外收益第 4 节验证了 ReAct 性能对提示选择的稳健性。
人机对齐且可控ReAct 的决策与推理过程具有序列可解释性人类可轻松核查推理的正确性和事实准确性此外人类还能通过编辑思路实时控制或修正智能体行为见第 4 节图 5。
3 、知识密集型推理任务我们首先将 ReAct 应用于知识密集型推理任务如多跳问答和事实核查。
如图 1 (1d) 所示通过与维基百科 API 交互ReAct 既能检索信息支持推理又能通过推理确定下一步检索目标充分体现了推理与行动的协同作用。
1 实验设置任务领域我们选取两个需复杂知识检索与推理的数据集HotPotQAYang et al., 2018多跳问答基准需对至少两个维基百科段落进行推理才能回答问题。
FEVERThorne et al., 2018事实核查基准每个主张需根据是否存在支持或反驳它的维基百科段落标注为 “支持SUPPORTS”“反驳REFUTES” 或 “信息不足NOT ENOUGH INFO”。
本文中两个任务均采用 “仅问题 / 主张输入” 设置模型仅接收问题或主张作为输入无法直接获取支持段落需依赖内部知识或通过与外部环境交互检索知识以支持推理。
行动空间我们设计了一个简单的维基百科 Web API包含三种交互式信息检索行动search [实体]若存在对应实体的维基页面返回该页面的前 5 个句子否则返回维基搜索引擎推荐的 Top-5 相似实体。
lookup [字符串]返回页面中包含该字符串的下一个句子模拟浏览器的 “CtrlF” 功能。
finish [答案]完成当前任务并输出答案。
需注意该行动空间仅能基于精确段落名称检索段落的部分内容其性能远弱于最先进的词汇检索器或神经检索器。
设计此空间的目的是模拟人类与维基百科的交互方式并迫使模型通过明确的语言推理进行检索。
2 实验方法ReAct 提示设计针对 HotPotQA 和 Fever我们分别从训练集中随机选取 6 个和 3 个案例 ²手动构建 ReAct 格式的轨迹作为少量示例提示。
与图 1 (d) 类似每个轨迹包含多个 “思路 - 行动 - 观测” 步骤即密集思路其中自由形式的思路用于多种目的分解问题“我需要先检索 x找到 y再找到 z”、从维基百科观测中提取信息“x 始于 1844 年”“该段落未提及 x”、执行常识推理或算术推理“x 不是 y因此 z 必定是……” 或 “18441989”、指导检索重构“或许我可以检索 / 查找 x 替代”以及合成最终答案“…… 因此答案是 x”。
详见附录 C。
实验发现增加示例数量并不会提升性能。
基准模型我们通过删减 ReAct 轨迹的不同部分构建多种基准模型的提示格式如图 1 (1a-1c) 所示标准提示Standard删除 ReAct 轨迹中的所有思路、行动和观测。
思维链提示CoTWei et al., 2022删除行动和观测作为仅含推理的基准模型。
我们还构建了自一致性基准模型CoT-SCWang et al., 2022a; b—— 在推理时以
7 的解码温度采样 21 条 CoT 轨迹采用多数投票结果作为最终答案该方法已被证实能持续提升 CoT 性能。
仅行动提示Act删除 ReAct 轨迹中的思路与 WebGPTNakano et al., 2021通过互联网交互回答问题的方式类似但 WebGPT 针对不同任务和行动空间且采用模仿学习和强化学习而非提示方法。
内部知识与外部知识的结合如第
3 节所述ReAct 的问题解决过程更注重事实性和关联性而 CoT 在构建推理结构方面更准确但易产生虚假事实或思路。
因此我们提出将 ReAct 与 CoT-SC 结合让模型根据以下启发式规则决定何时切换方法ReAct→CoT-SC若 ReAct 在规定步骤内未返回答案则切换至 CoT-SC。
我们为 HotPotQA 和 Fever 分别设置 7 步和 5 步限制实验表明更多步骤不会提升 ReAct 性能 ³。
CoT-SC→ReAct若 n 个 CoT-SC 样本中多数答案的出现次数少于 n/2即内部知识可能无法可靠支持任务则切换至 ReAct。
在所有最终答案正确的轨迹中HotPotQA 中步骤数为 7 的轨迹仅占
84%Fever 中步骤数为 5 的轨迹仅占
33%。
微调方法由于大规模手动标注推理轨迹和行动成本较高我们采用类似 Zelikman 等人2022的自举方法使用 ReAct及其他基准模型生成的 3000 条答案正确的轨迹微调较小的语言模型PaLM-8B/62B使其能根据输入问题 / 主张解码轨迹包含所有思路、行动和观测。
详见附录 B.1。
3 实验结果与分析ReAct 持续优于仅行动基准模型表 1 展示了以 PaLM-540B 为基础模型采用不同提示方法在 HotPotQA 和 Fever 上的实验结果。
可见 ReAct 在两个任务上均优于仅行动模型Act证明了推理对行动的指导价值 —— 尤其是在合成最终答案方面见图 1 (1c-d)。
微调结果也进一步证实推理轨迹有助于更合理的行动决策。
ReAct 与 CoT 的对比另一方面ReAct 在 Fever 上的性能优于 CoT
6
9 vs.
5
3但在 HotPotQA 上略逊于 CoT
2
4 vs.
2
4。
Fever 中 “支持 / 反驳” 的主张差异可能极小见附录 D.1因此通过行动检索准确、最新的知识至关重要。
为深入分析 ReAct 与 CoT 在 HotPotQA 上的行为差异我们从两者的正确和错误轨迹中各随机抽取 50 条共 200 个示例手动标注其成功与失败模式表 2主要发现如下幻觉是 CoT 的严重问题在成功模式中CoT 的假阳性率远高于 ReAct14% vs. 6%幻觉也是 CoT 的主要失败模式占比 56%。
相比之下ReAct 的问题解决轨迹因能访问外部知识库更具关联性、事实性和可信度。
ReAct 的推理灵活性受限尽管 “推理 - 行动 - 观测” 的交错步骤提升了 ReAct 的关联性和可信度但这种结构约束降低了其推理步骤的灵活性导致推理错误率高于 CoT。
ReAct 存在一种常见错误模式重复生成之前的思路和行动我们将其归为 “推理错误”因为模型无法推理出合适的下一步行动以跳出循环⁴。
有效检索对 ReAct 至关重要非信息性检索占错误案例的 23%会干扰 ReAct 的推理过程使其难以恢复和重构思路。
这可能是事实性与灵活性之间的必然权衡也促使我们提出结合两种方法的策略。
⁴我们推测这可能源于次优的贪心解码过程未来采用更优的解码方法如束搜索或可解决此问题。
ReActCoT-SC 在提示方法中性能最优表 1 还显示在 HotPotQA 和 Fever 上性能最佳的提示方法分别是 ReAct→CoT-SC 和 CoT-SC→ReAct。
此外图 2 展示了不同方法随 CoT-SC 样本数量变化的性能曲线尽管两种 ReActCoT-SC 方法分别在一个任务上表现更优但它们在不同样本数量下均显著且持续优于 CoT-SC—— 仅需
个样本即可达到 CoT-SC 使用 21 个样本的性能。
这些结果表明合理结合模型内部知识与外部知识对推理任务具有重要价值。
ReAct 在微调中表现最佳图 3 展示了四种方法Standard、CoT、Act、ReAct在 HotPotQA 上的提示 / 微调缩放效应。
对于 PaLM-8B/62BReAct 提示在四种方法中性能最差因为从上下文示例中同时学习推理和行动难度较大。
然而仅用 3000 个示例微调后ReAct 成为四种方法中的最优者微调后的 PaLM-8B ReAct 性能超过所有 PaLM-62B 提示方法微调后的 PaLM-62B ReAct 性能超过所有 540B 提示方法。
相比之下Standard 和 CoT 的微调效果远逊于 ReAct 和 Act—— 前者本质上是让模型记忆可能虚假的知识事实而后者则教会模型如何通过推理行动以从维基百科获取信息这是一种更具泛化性的知识推理技能。
由于所有提示方法的性能仍远低于特定领域的最先进方法表 1我们认为通过更多人工标注数据进行微调可能是释放 ReAct 潜力的更优途径。
决策任务我们还在两个基于语言的交互式决策任务ALFWorld 和 WebShop上测试了 ReAct。
这两个任务的环境复杂要求智能体在长时程内行动并应对稀疏奖励因此需要通过推理指导行动和探索以实现高效任务解决。
1 ALFWorld 任务ALFWorldShridhar et al., 2020b图 1 (
是一个合成文本游戏与具身智能基准 ALFREDShridhar et al., 2020a对齐。
该任务包含 6 类子任务智能体需通过文本行动如 “前往咖啡桌 1”“拿起纸张 2”“使用台灯 1”在模拟家庭环境中完成高级目标如 “在台灯下检查纸张”。
单个任务实例可能包含超过 50 个位置专家策略需超过 50 步才能完成因此对智能体的子目标规划、跟踪能力和系统性探索能力如逐一检查所有桌子寻找台灯提出了挑战。
ALFWorld 的一个核心挑战是需确定常见家居物品的可能位置如台灯可能在桌子、架子或梳妆台上这一特性使该环境适合大型语言模型发挥预训练常识知识优势。
为设计 ReAct 提示我们为每个子任务类型从训练集中随机标注 3 条轨迹每条轨迹包含稀疏思路用于1分解目标2跟踪子目标完成情况3确定下一个子目标4通过常识推理确定物品位置和操作方式。
ALFWorld 的提示示例见附录 C.4。
参照 Shridhar 等人2020b的方法我们在 134 个未见过的测试游戏上进行任务特定设置的评估。
为保证稳健性我们通过对 3 条标注轨迹中的 2 条进行排列组合为每个子任务类型构建 6 个提示。
仅行动提示Act使用相同轨迹但删除思路 —— 由于任务实例从训练集中随机选取该设置对 ReAct 和 Act 均无偏向性可公平对比稀疏思路的重要性。
基准模型采用 BUTLERShridhar et al., 2020b—— 一种模仿学习智能体每个子任务类型均在 10⁵条专家轨迹上训练⁵。
⁵Micheli Fleuret2021在 3553 个任务实例上微调 GPT-2 模型性能显著优于 BUTLER但该模型在所有子任务类型上训练因此未作为基准模型。
2 WebShop 任务ReAct 能否在含噪声的真实语言环境中交互以应用于实际场景我们以 WebShopYao et al., 2022为研究对象 —— 这是一个近期提出的在线购物网站环境包含 118 万件真实商品和
2 万条人类指令。
与 ALFWorld 不同WebShop 包含大量结构化和非结构化文本如从亚马逊爬取的商品标题、描述和选项要求智能体根据用户指令如 “我需要一个带抽屉的床头柜镍色饰面价格低于 140 美元”通过网页交互如搜索 “带抽屉床头柜”、点击 “颜色现代镍白色” 或 “返回搜索”购买商品。
该任务的评估指标为平均得分所有场景中所选商品覆盖需求属性的百分比和成功率所选商品满足所有需求的场景百分比评估基于 500 条测试指令。
我们设计的仅行动提示Act包含搜索、选择商品、选择选项和购买等行动ReAct 提示则额外增加思路用于确定探索目标、购买时机以及与指令相关的商品选项。
提示示例见表 6模型预测结果见附录表 10。
基准模型采用1在 1012 条人类标注轨迹上训练的模仿学习IL方法2额外在 10587 条训练指令上训练的模仿学习 强化学习ILRL方法。
3 实验结果ReAct 在 ALFWorld 和 WebShop 上均优于仅行动模型表 3 和表 4 分别展示了 ReAct 与仅行动模型Act在 ALFWorld 和 WebShop 上的性能对比。
在 ALFWorld 中ReAct 的最佳实验成功率达 71%显著优于 Act 的最佳结果45%和 BUTLER 的最佳结果37%即使是 ReAct 的最差实验结果48%也超过了两种基准模型的最佳结果。
此外在 6 组对照实验中ReAct 相对于 Act 的性能提升具有一致性相对提升幅度为 33%-90%平均提升 62%。
从定性分析可见Act 因缺乏思路无法将目标正确分解为子目标也无法跟踪环境当前状态。
ReAct 与 Act 的轨迹对比示例见附录 D.
1 和 D.
2。
在 WebShop 中仅需 1 个示例的 Act 提示性能已与 IL 和 ILRL 方法相当而加入稀疏推理后ReAct 性能显著提升成功率较之前的最佳结果绝对提高 10%。
通过
案例分析发现ReAct 能通过推理弥合噪声观测与行动之间的差距如 “对于‘客厅省空间 Ottoman 长凳’该商品有‘39×18×18 英寸’和‘蓝色’选项适合购买”从而更易识别与指令相关的商品和选项。
然而现有方法的性能仍远低于人类专家表 4—— 人类会进行更多商品探索和查询重构这对基于提示的方法而言仍是挑战。
内部推理与外部反馈的价值对比据我们所知ReAct 是首个在闭环系统中利用大型语言模型结合推理与行动应用于交互式环境的方法。
最相关的前期研究是 Huang 等人2022b提出的 “内心独白”Inner Monologue, IM—— 具身智能体的行动由 “内心独白” 驱动。
但 IM 的 “内心独白” 仅限于对环境状态观测和目标完成需求的描述而 ReAct 在决策任务中的推理轨迹具有灵活性和稀疏性可针对不同任务生成多种推理类型见第 2 节。
为对比 ReAct 与 IM 的差异并突出内部推理相对于外部反馈简单反应的重要性我们设计了消融实验采用类似 IM 的密集外部反馈思路模式。
表 3 显示ReAct 的性能显著优于 IM 风格提示ReAct-IM总体成功率 71 vs. 53在 6 个子任务中的 5 个均保持优势。
定性分析发现ReAct-IM 常因缺乏高级目标分解在判断子目标完成时机和确定下一个子目标时出错此外由于缺乏常识推理许多 ReAct-IM 轨迹无法确定物品在 ALFWorld 环境中的可能位置。
这两个缺陷均可通过 ReAct 范式解决。
ReAct-IM 的详细说明见附录 B.2提示示例见附录 C.4轨迹示例见附录 D.
3。
5 、相关工作
1 用于推理的语言模型利用大型语言模型进行推理的最知名研究是 “思维链”CoTWei et al., 2022该研究证实大型语言模型能够自主构建 “思考流程” 以解决问题。
后续研究包括用于复杂任务的 “由少到多” 提示Zhou et al.,
零样本思维链Kojima et al., 2022以及结合自一致性的推理Wang et al., 2022a。
近期Madaan Yazdanbakhsh2022系统研究了思维链的构建与结构发现符号、模式和文本的存在对思维链有效性至关重要。
此外还有研究将推理架构扩展到简单提示之外例如 “选择 - 推理”Selection-InferenceCreswell et al., 2022将推理过程分为 “选择” 和 “推理” 两步STaRZelikman et al., 2022通过在模型生成的正确推理过程上微调实现推理过程的自举“可信推理”Faithful ReasoningCreswell Shanahan, 2022将多步推理分解为三步每步由专用语言模型执行。
类似方法还包括 “草稿本”ScratchpadNye et al., 2021—— 通过在中间计算步骤上微调语言模型提升多步计算任务性能。
与这些方法不同ReAct 不仅限于孤立的静态推理还将模型行动及其对应的观测整合为连贯的输入流使推理更准确并能处理推理之外的任务如交互式决策。
2 用于决策的语言模型大型语言模型的强大能力使其能够超越语言生成任务作为决策任务的策略模型尤其在交互式环境中的应用日益广泛。
WebGPTNakano et al., 2021利用语言模型与网页浏览器交互、导航网页并从 ELI5Fan et al., 2019的复杂问题中推理答案。
与 ReAct 相比WebGPT 未明确建模思考和推理过程而是依赖昂贵的人类反馈进行强化学习。
在对话建模中BlenderBotShuster et al., 2022b、SparrowGlaese et al., 2022等聊天机器人以及 SimpleTODHosseini-Asl et al., 2020等面向任务的对话系统也训练语言模型进行 API 调用决策但它们同样未明确考虑推理过程且依赖昂贵的数据集和人类反馈进行策略学习。
相比之下ReAct 的策略学习成本更低仅需通过语言描述推理过程即可⁶。
⁶人类反馈也可作为补充手段本文暂不展开留待未来研究。
大型语言模型在交互式和具身环境中的规划与决策应用也日益增多。
与 ReAct 最相关的研究是 SayCanAhn et al., 2022和 “内心独白”Inner MonologueHuang et al., 2022b—— 两者均利用语言模型进行机器人行动规划与决策。
SayCan 通过提示语言模型直接预测机器人可能的行动再由基于视觉环境的可用性模型重新排序以确定最终行动“内心独白” 则通过加入 “内心独白”即环境反馈注入进一步改进。
据我们所知“内心独白” 是首个展示此类闭环系统的研究ReAct 在此基础上发展。
但如第 4 节所述“内心独白” 并非真正的 “内心思考”。
此外研究表明在交互式决策中利用语言作为语义丰富的输入在其他场景下也能取得成功Abramson et al., 2020Karamcheti et al., 2021Huang et al., 2022aLi et al., 2022。
显然在大型语言模型的助力下语言作为一种基础认知机制将在交互与决策中发挥关键作用。
此外大型语言模型的发展也推动了通用智能体的研究如 Reed 等人2022的工作。
结论本文提出 ReAct—— 一种简单有效的方法可实现大型语言模型中推理与行动的协同。
通过在多跳问答、事实核查和交互式决策任务上的大量实验我们证实 ReAct 能带来更优性能并生成可解释的决策轨迹。
尽管方法简单但具有大型行动空间的复杂任务仍需更多示例才能充分学习而这很容易超出上下文学习的输入长度限制。
我们在 HotPotQA 上探索了微调方法取得了初步的积极结果但未来还需通过更多高质量人工标注数据进一步提升性能。
此外通过多任务训练扩展 ReAct并将其与强化学习等互补范式结合有望构建更强的智能体进一步释放大型语言模型在更多应用场景中的潜力。
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