Disentangling Memory and Reasoning Ability in Large Language Models

大型语言模型（LLMs）在处理需要广泛知识和推理能力的复杂任务时表现出色。然而，现有的LLM推理管道是一个不透明的过程，没有明确区分知识检索和推理步骤，这使得模型的决策过程变得模糊和混乱。这种模糊性可能导致幻觉和知识遗忘等问题，这些问题严重影响了LLMs在高风险领域的可靠性。在本文中，我们提出了一种新的推理范式，将复杂的推理过程分解为两个明确且独立的动作：（1）记忆召回：检索相关知识；（2）推理：基于回忆的知识进行逻辑步骤。为了促进这一分解，我们引入了两个特殊标记“memory”和“reason”，引导模型区分需要知识检索的步骤和涉及推理的步骤。实验结果表明，这种分解不仅提高了模型性能，还增强了推理过程的可解释性，使用户能够识别错误来源并有效改进模型响应。代码可在以下地址获取：https://github.com/MingyuJ666/Disentangling-Memory-and-Reasoning。

论文试图解决大型语言模型（LLM）在处理复杂任务时存在的决策过程不透明、知识与推理步骤混淆的问题，这些问题可能导致模型出现幻觉和知识遗忘等现象，影响其在高风险领域的可靠性。这是一个重要的问题，但不是全新的问题，因为之前的研究已经关注过模型的可解释性和稳定性。

论文提出了一种新的推理范式，将复杂的推理过程分解为两个明确的动作：记忆召回（memory recall）和推理（reasoning）。通过引入特殊的标记（memory 和 reason），引导模型区分需要知识检索和涉及推理的步骤。这一方法不仅提高了模型性能，还增强了推理过程的可解释性。

论文通过实验验证了该方法的有效性，显示了模型性能的提升和推理过程的透明度增强。实验设计包括多个基准测试，使用了标准的数据集，并且提供了开源代码（https://github.com/MingyuJ666/Disentangling-Memory-and-Reasoning）。未来的工作可以进一步探索如何优化记忆召回和推理步骤的结合，以及在更多实际应用场景中的表现。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，例如： 1. "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks" - 这篇论文探讨了如何通过检索增强生成来提高模型的知识利用能力。 2. "Improving Neural Text Generation with Logical Reasoning" - 该研究关注如何在文本生成中加入逻辑推理，以提高生成内容的合理性。 3. "Interpretable and Controllable Neural Text Generation" - 这篇论文提出了使神经文本生成更加可解释和可控的方法。