Enhancing Large Language Model Efficiencyvia Symbolic Compression: A Formal Approach Towards Interpretability

📄 arXiv: 2501.18657v1 📥 PDF

作者: Lumen AI, Tengzhou No. 1 Middle School, Shihao Ji, Zihui Song, Fucheng Zhong, Jisen Jia, Zhaobo Wu, Zheyi Cao, Tianhao Xu

分类: cs.AI, cs.SE

发布日期: 2025-01-30

💡 一句话要点

提出基于符号压缩的LLM效率提升方法，解决代码生成和逻辑推理中的token效率瓶颈。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 符号压缩 代码生成 逻辑推理 token效率 模型可解释性 组合逻辑 信息论编码

📋 核心要点

  1. 现有LLM在代码生成和逻辑推理中token效率低，导致推理成本高昂，模型可解释性差。
  2. 论文提出基于符号压缩的框架，结合组合逻辑、信息论编码和上下文推理，提升token效率并保持语义。
  3. 实验表明，该方法在代码生成中token压缩率达78.3%，逻辑可追溯性提升62%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在代码生成和逻辑推理任务中面临显著的token效率瓶颈，这直接影响了推理成本和模型的可解释性。本文提出了一个基于符号压缩的正式框架，集成了组合逻辑、信息论最优编码和上下文感知推理技术，以实现token效率的阶跃式改进，同时保持语义完整性。我们在函数式编程范式中建立了一个数学框架，推导了符号密度与模型可解释性之间的定量关系，并提出了一个可微压缩因子指标来评估编码效率。此外，我们利用参数高效微调(PEFT)技术以低成本应用GAEL语言。实验结果表明，该方法在代码生成任务中实现了78.3%的token压缩率，并通过结构显式性将逻辑可追溯性提高了62%。这项研究为LLMs中的高效推理提供了新的理论工具，并为模型可解释性研究开辟了一条符号化的道路。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在处理代码生成和逻辑推理任务时，需要处理大量的token，这导致了计算资源的浪费和推理速度的降低。同时，大量的token也使得模型内部的逻辑关系难以理解，降低了模型的可解释性。现有方法难以在保证语义完整性的前提下，有效地压缩token数量，提升效率和可解释性。

核心思路：论文的核心思路是通过符号压缩，将原始的token序列转换为更简洁、更具结构化的符号表示。这种符号表示能够保留原始token序列的语义信息，同时减少token的数量。通过减少token数量，可以降低计算成本，提高推理速度。通过结构化的符号表示，可以增强模型的可解释性，方便理解模型内部的逻辑关系。

技术框架：该方法的技术框架主要包括三个部分：1) 基于组合逻辑的符号化表示：将原始token序列转换为基于组合逻辑的符号表示，利用函数式编程范式建立数学框架。2) 信息论最优编码：采用信息论最优编码方法，对符号表示进行压缩，进一步减少token数量。3) 上下文感知推理：利用上下文信息，对压缩后的符号表示进行推理，恢复原始token序列的语义信息。整体流程是从原始token序列到符号化表示，再到压缩编码，最后通过上下文感知推理恢复语义。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将符号压缩的思想引入到大型语言模型的token效率提升中。与现有方法相比，该方法不仅关注token数量的减少，更关注符号表示的结构化和语义完整性。通过结构化的符号表示，可以增强模型的可解释性，方便理解模型内部的逻辑关系。此外，论文还提出了一个可微压缩因子指标，用于评估编码效率。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 采用组合逻辑进行符号化表示，选择合适的组合子和函数式编程范式。2) 设计信息论最优编码方案，平衡压缩率和计算复杂度。3) 构建上下文感知推理模型，利用Transformer等架构，学习上下文信息，恢复语义信息。4) 定义可微压缩因子指标，用于指导模型训练和优化。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在代码生成任务中实现了78.3%的token压缩率，显著降低了计算成本。同时，通过结构显式性，逻辑可追溯性提高了62%，增强了模型的可解释性。这些结果表明，该方法在提升LLM效率和可解释性方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高效代码生成和逻辑推理的场景，例如智能编程助手、自动化代码生成、智能合约验证等。通过提升LLM的token效率和可解释性，可以降低计算成本，提高开发效率，并增强系统的可靠性和安全性。未来，该方法有望推广到其他自然语言处理任务中，例如机器翻译、文本摘要等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) face significant token efficiency bottlenecks in code generation and logical reasoning tasks, a challenge that directly impacts inference cost and model interpretability. This paper proposes a formal framework based on symbolic compression,integrating combinatory logic, information-theoretic optimal encoding, and context-aware inference techniques to achieve a step-change improvement in token efficiency while preserving semantic integrity. We establish a mathematical framework within a functional programming paradigm, derive the quantitative relationship between symbolic density and model interpretability, and propose a differentiable compression factor metric to evaluate encoding efficiency. Furthermore, we leverage parameter-efficient fine-tuning (PEFT) techniques to achieve a low-cost application of the GAEL language. Experimental results show that this method achieves a 78.3% token compression rate in code generation tasks while improving logical traceability by 62% through structural explicitness. This research provides new theoretical tools for efficient inference in LLMs and opens a symbolic path for modelinterpretability research.