Enhancing Auto-regressive Chain-of-Thought through Loop-Aligned Reasoning

📄 arXiv: 2502.08482v1 📥 PDF

作者: Qifan Yu, Zhenyu He, Sijie Li, Xun Zhou, Jun Zhang, Jingjing Xu, Di He

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-02-12

备注: work in progress

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出RELAY，通过循环对齐推理增强自回归链式思考能力

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

关键词: 链式思考 循环Transformer 自回归模型 长度泛化 中间监督 推理能力 语言模型 循环对齐

📋 核心要点

  1. 生成长且正确的链式思考(CoT)轨迹是语言模型推理能力提升的关键挑战。
  2. RELAY通过将CoT推理步骤与循环Transformer的迭代对齐，并引入中间监督，提升模型性能。
  3. 实验结果表明，RELAY能有效提升自回归模型的性能，尤其是在处理超出训练长度的复杂问题时。

📝 摘要（中文）

链式思考(CoT)提示已成为增强语言模型推理能力的强大技术。然而，生成长且正确的CoT轨迹仍然具有挑战性。最近的研究表明，循环Transformer具有显著的长度泛化能力，但其有限的通用性和适应性使其无法替代自回归解决方案。为了更好地利用循环Transformer的优势，我们提出了RELAY（通过循环对齐迭代推理）。具体来说，我们将CoT推理的步骤与循环迭代对齐，并在循环Transformer的训练过程中应用中间监督。这种额外的迭代监督不仅保留了循环Transformer的长度泛化能力，还使其能够预测未见数据的CoT推理步骤。因此，我们利用这种循环Transformer为超出训练长度的复杂问题生成准确的推理链，然后将其用于微调自回归模型。我们进行了广泛的实验，结果表明了我们方法的有效性，并显著提高了自回归模型的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自回归模型在生成长链式思考(CoT)推理轨迹时面临的困难。现有方法难以保证长序列推理的正确性，并且长度泛化能力有限，即在训练数据长度之外的序列上表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是将CoT推理的步骤与循环Transformer的迭代过程对齐。循环Transformer具有较强的长度泛化能力，通过迭代的方式逐步完善推理过程。通过将CoT的每一步与循环Transformer的每一次迭代对应起来，并引入中间监督，可以有效地利用循环Transformer的优势，生成更准确的推理链。

技术框架：RELAY方法包含两个主要阶段：首先，训练一个循环Transformer，使其能够生成CoT推理链。在训练过程中，CoT推理的每一步都与循环Transformer的每一次迭代对齐，并使用中间监督来指导模型的学习。然后，使用循环Transformer生成的推理链来微调一个自回归模型。这样，自回归模型就可以学习到更准确的推理模式，从而提高其性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将循环Transformer的迭代过程与CoT推理步骤对齐，并引入中间监督。这种对齐方式使得循环Transformer能够更好地学习CoT推理的模式，并生成更准确的推理链。与直接使用自回归模型生成CoT相比，RELAY方法能够更好地利用循环Transformer的长度泛化能力。

关键设计：关键设计包括：1) 循环Transformer的网络结构选择，需要保证其具有较强的长度泛化能力；2) 中间监督的损失函数设计，需要能够有效地指导循环Transformer的学习；3) 如何将循环Transformer生成的推理链有效地用于微调自回归模型，例如，可以使用生成的推理链作为自回归模型的训练数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RELAY方法能够显著提高自回归模型的性能。具体来说，在处理超出训练长度的复杂问题时，RELAY方法能够生成更准确的推理链，从而提高自回归模型的准确率。论文中给出了具体的性能数据，并与现有的基线方法进行了比较，证明了RELAY方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要复杂推理的自然语言处理任务，例如数学问题求解、常识推理、知识图谱推理等。通过提升语言模型的推理能力，可以提高其在这些任务上的性能，并使其能够更好地理解和处理复杂的问题。此外，该方法还可以应用于对话系统，使其能够进行更深入的对话和推理。

📄 摘要（原文）

Chain-of-Thought (CoT) prompting has emerged as a powerful technique for enhancing language model's reasoning capabilities. However, generating long and correct CoT trajectories is challenging. Recent studies have demonstrated that Looped Transformers possess remarkable length generalization capabilities, but their limited generality and adaptability prevent them from serving as an alternative to auto-regressive solutions. To better leverage the strengths of Looped Transformers, we propose RELAY (REasoning through Loop Alignment iterativelY). Specifically, we align the steps of Chain-of-Thought (CoT) reasoning with loop iterations and apply intermediate supervision during the training of Looped Transformers. This additional iteration-wise supervision not only preserves the Looped Transformer's ability for length generalization but also enables it to predict CoT reasoning steps for unseen data. Therefore, we leverage this Looped Transformer to generate accurate reasoning chains for complex problems that exceed the training length, which will then be used to fine-tune an auto-regressive model. We conduct extensive experiments, and the results demonstrate the effectiveness of our approach, with significant improvements in the performance of the auto-regressive model. Code will be released at https://github.com/qifanyu/RELAY.