Expediting and Elevating Large Language Model Reasoning via Hidden Chain-of-Thought Decoding

作者: Tianqiao Liu, Zui Chen, Zitao Liu, Mi Tian, Weiqi Luo

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-13

💡 一句话要点

提出基于语义对齐的隐藏思维链解码方法，加速并提升大语言模型推理能力。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 思维链 推理加速 语义对齐 对比学习 模型压缩 多步骤问题解决

📋 核心要点

现有思维链（CoT）推理方法生成完整推理过程，导致计算成本高、推理延迟大。
提出隐藏思维链（HCoT）解码方法，通过语义对齐压缩CoT过程，实现高效推理。
实验表明，HCoT在多个领域达到或超过CoT基线性能，解码速度提升至少1.5倍。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通过思维链（CoT）提示在需要推理和多步骤问题解决的任务中表现出卓越的能力。然而，生成完整的CoT过程会导致更长的输出序列，从而增加推理期间的计算成本和延迟。为了应对这一挑战，我们提出了一种通过语义对齐压缩CoT过程的新方法，从而实现更高效的解码，同时保留CoT推理的优势。我们的方法引入了一个辅助CoT模型，该模型学习生成并将完整的思考过程压缩成一个紧凑的特殊token表示，该表示在语义上与原始CoT输出对齐。然后，将这种压缩的表示集成到隐藏思维链（HCoT）模型的输入中。训练过程遵循一个两阶段程序：首先，使用对比损失优化CoT模型，以生成与ground-truth CoT输出对齐的压缩token表示。随后，在CoT模型参数冻结的情况下，对HCoT模型进行微调，以根据前缀指令和来自CoT模型的压缩CoT表示生成准确的后续预测。在数学推理、代理调用和问题解答这三个具有挑战性的领域中进行的大量实验表明，与完整的CoT基线相比，我们的语义压缩方法实现了具有竞争力的或更高的性能，同时在解码时间上提供了至少1.5倍的显著加速。此外，结合对比学习目标进一步提高了压缩表示的质量，从而改善了CoT提示并提高了任务准确性。我们的工作为在各种应用中更有效地利用LLM中的多步骤推理能力铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在使用思维链（CoT）进行推理时，由于生成完整的推理过程而导致的计算成本高、推理延迟大的问题。现有方法的痛点在于生成的CoT序列过长，增加了计算负担，限制了LLM在实际应用中的效率。

核心思路：论文的核心思路是通过语义对齐压缩CoT过程，将完整的思考过程压缩成一个紧凑的特殊token表示。这样可以在保留CoT推理优势的同时，减少需要解码的序列长度，从而提高推理效率。这种压缩表示包含了原始CoT输出的语义信息，使得模型可以在更短的时间内完成推理。

技术框架：整体框架包含两个主要模型：CoT模型和HCoT模型。训练过程分为两个阶段： 1. CoT模型训练阶段：CoT模型学习生成压缩的token表示，并通过对比损失与ground-truth CoT输出对齐。 2. HCoT模型微调阶段：CoT模型参数冻结，HCoT模型基于前缀指令和CoT模型生成的压缩表示进行微调，以生成准确的后续预测。

关键创新：最重要的技术创新点在于通过语义对齐实现CoT过程的压缩。与直接生成完整CoT序列的方法不同，该方法学习将CoT过程编码成一个紧凑的表示，从而显著减少了需要解码的token数量。此外，使用对比学习目标来提高压缩表示的质量也是一个关键创新。

关键设计： 1. 对比损失：用于优化CoT模型，确保压缩的token表示与原始CoT输出在语义空间中对齐。 2. 两阶段训练：先训练CoT模型生成高质量的压缩表示，再微调HCoT模型利用这些表示进行推理。 3. 特殊Token表示：使用特殊token来表示压缩的CoT过程，方便HCoT模型识别和利用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HCoT方法在数学推理、代理调用和问题解答三个领域均取得了显著的性能提升。与完整的CoT基线相比，HCoT在保持或提高准确率的同时，解码速度提升了至少1.5倍。此外，通过引入对比学习目标，进一步提高了压缩表示的质量，从而改善了CoT提示并提高了任务准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要快速推理和多步骤问题解决的领域，例如智能客服、自动驾驶、金融分析、医疗诊断等。通过降低推理延迟，可以提升用户体验，并使得LLM能够更有效地应用于实时性要求高的场景。此外，该方法还有助于降低LLM的部署成本，使其更容易被推广和应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in tasks requiring reasoning and multi-step problem-solving through the use of chain-of-thought (CoT) prompting. However, generating the full CoT process results in significantly longer output sequences, leading to increased computational costs and latency during inference. To address this challenge, we propose a novel approach to compress the CoT process through semantic alignment, enabling more efficient decoding while preserving the benefits of CoT reasoning. Our method introduces an auxiliary CoT model that learns to generate and compress the full thought process into a compact special token representation semantically aligned with the original CoT output. This compressed representation is then integrated into the input of the Hidden Chain-of-Thought (HCoT) model. The training process follows a two-stage procedure: First, the CoT model is optimized to generate the compressed token representations aligned with the ground-truth CoT outputs using a contrastive loss. Subsequently, with the CoT model parameters frozen, the HCoT model is fine-tuned to generate accurate subsequent predictions conditioned on the prefix instruction and the compressed CoT representations from the CoT model. Extensive experiments across three challenging domains - mathematical reasoning, agent invocation, and question answering - demonstrate that our semantic compression approach achieves competitive or improved performance compared to the full CoT baseline, while providing significant speedups of at least 1.5x in decoding time. Moreover, incorporating contrastive learning objectives further enhances the quality of the compressed representations, leading to better CoT prompting and improved task accuracy. Our work paves the way for more efficient exploitation of multi-step reasoning capabilities in LLMs across a wide range of applications.