Do LLMs Really Think Step-by-step In Implicit Reasoning?

📄 arXiv: 2411.15862v4 📥 PDF

作者: Yijiong Yu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-24 (更新: 2025-01-16)

备注: The code is in https://github.com/yuyijiong/if_step_by_step_implicit_CoT

💡 一句话要点

研究表明：提示式隐式思维链难以实现真正的逐步推理

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

关键词: 大型语言模型 思维链 隐式推理 可解释性 隐藏状态探查

📋 核心要点

  1. 思维链方法虽能提升大模型性能，但推理速度慢、成本高，隐式思维链旨在解决此问题。
  2. 该研究通过探查模型隐藏状态，分析隐式思维链是否真正模拟了显式思维链的推理过程。
  3. 实验表明，提示式隐式思维链可能仅依赖经验，而训练后的模型则会进行中间步骤计算。

📝 摘要（中文）

思维链（Chain-of-Thought, CoT）显著提升了大型语言模型（LLMs）在复杂任务上的表现。然而，由于其推理速度较慢且计算成本较高，许多研究尝试使用隐式CoT，即无需LLMs显式生成中间步骤。但这种不可见的推理过程引发了一个疑问：隐式CoT真的等同于显式CoT吗？本研究通过实验探讨了这个问题。我们探究了模型在训练或提示执行隐式CoT时，其隐藏状态中包含的中间步骤信息。结果出人意料地表明，在提示时，LLMs几乎不考虑中间步骤，这表明它们可能仅仅依赖于经验，而不是严格的逐步推理。但当进行训练时，它们确实会计算中间步骤。此外，在这两种情况下，我们都发现使用隐式CoT的效果容易受到问题形式的影响，这再次证实了当前隐式CoT的不足。

🔬 方法详解

问题定义：现有思维链方法（CoT）虽然能有效提升LLM在复杂任务上的表现，但需要显式地生成中间推理步骤，导致推理速度慢、计算成本高。隐式CoT旨在避免显式生成中间步骤，从而提高效率。然而，隐式CoT是否真的能像显式CoT一样进行逐步推理，或者仅仅是依赖于记忆和经验，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是通过探查LLM在执行隐式CoT时的隐藏状态，来分析其是否真的在进行中间步骤的计算。如果LLM在隐式CoT过程中，其隐藏状态包含了中间步骤的信息，则可以认为它确实在进行逐步推理。否则，则可能只是依赖于经验。

技术框架：本文主要通过实验来探究LLM在隐式CoT中的推理过程。具体来说，首先使用训练或提示的方式让LLM执行隐式CoT。然后，通过探查LLM在执行过程中的隐藏状态，提取其中包含的中间步骤信息。最后，分析这些信息，判断LLM是否真的在进行逐步推理。

关键创新：本文最重要的创新在于，它提供了一种新的方法来分析LLM在隐式CoT中的推理过程。通过探查LLM的隐藏状态，可以更深入地了解其内部的计算过程，从而更好地理解隐式CoT的有效性。与以往的研究不同，本文不仅仅关注隐式CoT的最终性能，更关注其内部的推理机制。

关键设计：本文的关键设计在于如何有效地探查LLM的隐藏状态，并从中提取出中间步骤的信息。具体来说，作者使用了某种探针技术（具体细节未知）来提取隐藏状态中的信息，并设计了相应的指标来衡量中间步骤的计算程度。此外，作者还考虑了问题形式对隐式CoT效果的影响，并进行了相应的实验。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，当使用提示的方式进行隐式CoT时，LLM几乎不考虑中间步骤，可能仅仅依赖于经验。而当使用训练的方式进行隐式CoT时，LLM确实会计算中间步骤。此外，隐式CoT的效果容易受到问题形式的影响，这表明当前隐式CoT仍然存在不足。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果有助于更好地理解和改进隐式思维链方法，从而在计算资源受限的场景下，提升大型语言模型的推理效率。同时，该研究也为分析和理解大型语言模型的内部工作机制提供了新的思路，有助于开发更可靠、更可控的人工智能系统。

📄 摘要（原文）

It has been well-known that Chain-of-Thought can remarkably enhance LLMs' performance on complex tasks. However, because it also introduces slower inference speeds and higher computational costs, many researches have attempted to use implicit CoT, which does not need LLMs to explicitly generate the intermediate steps. However, the invisible reasoning process leaves us a doubt that, can implicit CoT really be equal to explicit CoT? Therefore, in this study, we address this question through experiments. We probe the information of intermediate steps from the model's hidden states when it is either trained or prompted to perform implicit CoT. The results surprisingly indicate that when prompted, LLMs hardly think about intermediate steps, suggesting they may just rely on experience rather than strict step-by-step reasoning. But when trained, they indeed calculate intermediate steps. Moreover, in both situations, we find the effect of using implicit CoT is susceptible to the format of the problem, reaffirming the current deficiency of implicit CoT.