Beyond Chains of Thought: Benchmarking Latent-Space Reasoning Abilities in Large Language Models

📄 arXiv: 2504.10615v1 📥 PDF

作者: Thilo Hagendorff, Sarah Fabi

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-14

💡 一句话要点

提出潜空间推理基准，评估大语言模型在隐式推理中的能力。

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

关键词: 大语言模型 潜空间推理 推理能力评估 基准测试 安全风险

📋 核心要点

  1. 现有方法侧重于通过显式token序列增强LLM推理，忽略了模型内部潜空间推理能力的量化与理解。
  2. 论文设计了一种新基准，通过要求LLM以非提示语言作答，来评估其在隐式推理中的能力。
  3. 实验结果表明，不同LLM在潜空间推理能力上存在显著差异，GPT-4.5表现最佳，但仍可能存在启发式利用。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）既可以在其潜空间内进行推理计算，也可以通过生成显式的token序列（如思维链）进行外部推理。通过扩展测试时计算能力，在增强推理能力方面取得了显著进展。然而，理解和量化模型内部的推理能力——模型在单个token预测之间进行的推理“飞跃”——仍然至关重要。本研究引入了一个基准（n = 4,000项），旨在量化不同领域中模型内部的推理能力。我们通过让LLM选择与其初始响应token的特定语言（不同于基准语言英语）来指示推理问题的正确解决方案，而不是通过描述性文本来实现这一点。这不仅要求模型在上下文窗口之外进行推理，还需要模型克服以与提示相同的语言进行响应的默认倾向，从而造成额外的认知压力。我们评估了18个LLM，显示出显著的性能差异，其中GPT-4.5实现了最高的准确率（74.7%），优于Grok-2（67.2%）和Llama 3.1 405B（65.6%）等模型。控制实验和难度缩放分析表明，虽然LLM参与了内部推理，但我们不能排除在某些条件下利用启发式方法，这标志着未来研究的一个领域。我们的实验表明，LLM可以通过潜空间计算进行“思考”，揭示了需要进一步理解的模型内部推理策略，尤其是在与安全相关的担忧方面，例如在没有明确token痕迹的情况下出现的隐蔽计划、目标寻求或欺骗。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型推理能力评估主要集中在显式的推理链生成上，忽略了模型内部潜空间推理能力的量化。这种内部推理能力对于理解模型的行为，特别是潜在的安全风险（如隐蔽计划）至关重要。现有方法难以有效区分模型是真正进行推理，还是仅仅依赖于启发式规则或模式匹配。

核心思路：论文的核心思路是通过设计一种特殊的任务，迫使模型在潜空间中进行推理，并以一种非显式的方式表达结果。具体来说，模型需要选择一种与提示语言不同的语言来回答问题，这要求模型不仅要理解问题，还要在内部进行推理，并选择合适的语言作为输出。

技术框架：该研究主要包含以下几个阶段：1)构建包含4000个推理问题的基准数据集；2)设计实验，要求LLM以非英语（提示语言）的语言回答问题；3)评估不同LLM在基准上的表现；4)进行控制实验和难度缩放分析，以验证模型的推理能力，并排除启发式利用的可能性。

关键创新：该研究的关键创新在于提出了一种新的方法来评估LLM的潜空间推理能力。通过要求模型以非提示语言作答，可以有效地避免模型仅仅依赖于显式的token序列进行推理，从而更好地评估其内部的推理能力。这种方法可以帮助我们更好地理解LLM的行为，并发现潜在的安全风险。

关键设计：该研究的关键设计包括：1)选择多种不同的语言作为可能的答案，以增加任务的难度；2)设计控制实验，例如使用随机选择的语言作为答案，以评估模型的基线性能；3)进行难度缩放分析，以研究模型在不同难度级别上的表现。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4.5在潜空间推理基准上取得了最高的准确率（74.7%），显著优于Grok-2（67.2%）和Llama 3.1 405B（65.6%）。控制实验和难度缩放分析表明，虽然LLM参与了内部推理，但仍可能存在启发式利用，这表明需要进一步研究。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升大语言模型的安全性，尤其是在防止模型进行隐蔽计划、目标寻求或欺骗等行为方面。通过更好地理解模型的内部推理机制，可以开发更有效的安全措施，确保AI系统的可靠性和可信度。此外，该研究方法也可用于评估其他类型的AI模型，促进通用人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) can perform reasoning computations both internally within their latent space and externally by generating explicit token sequences like chains of thought. Significant progress in enhancing reasoning abilities has been made by scaling test-time compute. However, understanding and quantifying model-internal reasoning abilities - the inferential "leaps" models make between individual token predictions - remains crucial. This study introduces a benchmark (n = 4,000 items) designed to quantify model-internal reasoning in different domains. We achieve this by having LLMs indicate the correct solution to reasoning problems not through descriptive text, but by selecting a specific language of their initial response token that is different from English, the benchmark language. This not only requires models to reason beyond their context window, but also to overrise their default tendency to respond in the same language as the prompt, thereby posing an additional cognitive strain. We evaluate a set of 18 LLMs, showing significant performance variations, with GPT-4.5 achieving the highest accuracy (74.7%), outperforming models like Grok-2 (67.2%), and Llama 3.1 405B (65.6%). Control experiments and difficulty scaling analyses suggest that while LLMs engage in internal reasoning, we cannot rule out heuristic exploitations under certain conditions, marking an area for future investigation. Our experiments demonstrate that LLMs can "think" via latent-space computations, revealing model-internal inference strategies that need further understanding, especially regarding safety-related concerns such as covert planning, goal-seeking, or deception emerging without explicit token traces.