在分层大型语言模型（LLM）链中执行百万步任务时，错误传播已成为核心挑战。早期步骤的微小偏差可能通过链式依赖逐步放大，导致最终输出完全失效。这种现象源于 LLM 的自回归生成特性：每个步骤依赖前序上下文，一旦引入噪声，后续推理将偏离轨道。针对这一问题，优化回滚阈值机制至关重要，它允许系统在累积风险超过预设界限时，回溯到安全检查点，确保零错误执行。
错误传播的机制可通过概率模型量化。假设每个步骤的独立错误率为 p（典型值为 0.01-0.05，视模型规模而定），则在 n 步链中，整体错误概率近似为 1-(1-p)^n。对于百万步任务，当 n=10^6 时，即使 p=0.001，累积错误风险也将接近 1。这要求引入分层监控：底层步骤使用细粒度检查（如语法验证），上层则评估语义连贯性。证据显示，在分层奖励模型中，连续步骤评估能有效捕捉这种传播：HRM 框架通过多步连贯性评分，识别早期缺陷并支持自我纠正，从而将错误率降低 20% 以上。
量化错误累积的建模采用马尔可夫链框架。将链视为状态转移过程，每个状态代表当前错误水平（0 为无误，1 为轻微，2 为严重）。转移矩阵 P 定义从状态 i 到 j 的概率，例如 P_{0,0}=1-p，P_{0,1}=p。累积风险 R_k 在 k 步后为初始状态向量乘以 P^k 的吸收概率。通过蒙特卡洛模拟预计算 R_k 曲线，可预测风险阈值。优化目标是最小化总计算成本 C = n * t + m * r，其中 t 为单步时间，r 为回滚开销，m 为回滚次数。使用动态规划求解最优阈值 τ：当 R_k > τ 时触发回滚。
回滚阈值的优化聚焦概率界限设置。以零错误执行为目标，τ 应确保 R_k <ε（ε=10^{-6} 为安全裕度）。在实践中，结合贝叶斯更新动态调整 τ：初始先验基于历史数据，后验融入实时观测。证据表明，这种方法在长链任务中将失败率从 15% 降至 0.1%。对于百万步规模，建议分段建模：每 10^4 步一检查点，阈值渐进收紧（从 0.1 降至 0.001），避免过度保守导致的效率损失。
可落地参数包括阈值计算公式：τ = -ln (ε)/n * (1-p)，其中 n 为段长，p 为经验错误率。检查点频率：每 5000-10000 步一处，使用轻量快照（如状态摘要而非全上下文）。监控要点：实时追踪 R_k 曲线，若斜率 > 0.05 则警报；回滚策略采用二分回溯，最大深度 log (n)。清单形式部署：1) 初始化马尔可夫矩阵基于基准测试；2) 每步后更新状态向量；3) 风险超阈值时，回滚至最近检查点并重采样；4) 后验日志记录用于 τ 迭代。风险控制：设置最大回滚次数上限（<10% 总步），并集成异常分类器如 SHIELDA 框架，链接执行异常至推理根源，实现阶段感知恢复。
在工程实践中，这些优化显著提升长链可靠性。SHIELDA 的结构化执行器确保回滚后状态恢复完整，避免二次传播。通过上述参数，系统可在百万步任务中实现近零错误，同时控制开销 < 5%。未来，可进一步融入多代理协作，分散风险。
资料来源：Towards Hierarchical Multi-Step Reward Models for Enhanced Reasoning in Large Language Models (arXiv:2503.13551)；SHIELDA: Structured Handling of Exceptions in LLM-Driven Agentic Workflows (arXiv:2508.07935)。