Chain-of-Thought Tokens are Computer Program Variables

📄 arXiv: 2505.04955v1 📥 PDF

作者: Fangwei Zhu, Peiyi Wang, Zhifang Sui

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-08

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

研究表明CoT中的Token类似于程序变量，可有效解决复杂推理任务

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

关键词: 思维链 大型语言模型 推理能力 程序变量 可解释性

📋 核心要点

  1. 现有方法对思维链（CoT）的内在机制理解不足，CoT在大型语言模型中如何运作仍不明确。
  2. 该研究的核心思想是将CoT Token类比为计算机程序中的变量，通过实验分析其在复杂推理任务中的作用。
  3. 实验结果表明，仅保留存储中间结果的Token即可获得可比性能，验证了CoT Token作为变量的假设。

📝 摘要（中文）

思维链（CoT）要求大型语言模型（LLM）在得出最终答案之前生成中间步骤，已被证明有助于LLM解决复杂的推理任务。然而，CoT的内在机制在很大程度上仍不清楚。本文通过多位数乘法和动态规划这两个组合任务，实证研究了LLM中CoT Token的作用。虽然CoT对于解决这些问题至关重要，但我们发现仅保留存储中间结果的Token就能达到相当的性能。此外，我们观察到以替代潜在形式存储中间结果不会影响模型性能。我们还随机干预CoT中的一些值，并注意到后续的CoT Token和最终答案会相应改变。这些发现表明，CoT Token可能像计算机程序中的变量一样运作，但存在潜在的缺点，例如意外的捷径和Token之间的计算复杂度限制。代码和数据可在https://github.com/solitaryzero/CoTs_are_Variables获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在深入理解思维链（CoT）在大型语言模型（LLM）中的作用机制。现有方法对CoT的内部运作方式缺乏清晰的解释，特别是CoT中各个Token的具体功能和相互关系。理解CoT的机制有助于更好地利用和优化LLM的推理能力。

核心思路：论文的核心思路是将CoT中的Token类比为计算机程序中的变量。通过这种类比，研究人员可以借鉴程序分析的方法来理解CoT的运作方式，例如变量的赋值、存储和传递。这种视角有助于揭示CoT中各个Token之间的依赖关系和信息流动。

技术框架：该研究主要采用实证分析的方法。首先，选择多位数乘法和动态规划作为研究对象，因为这些任务具有明确的中间步骤和依赖关系。然后，通过实验手段，例如选择性保留Token、改变中间结果的存储形式、随机干预Token的值等，来观察这些操作对模型性能的影响。最后，根据实验结果，分析CoT Token的行为模式，验证其作为变量的假设。

关键创新：该研究最重要的创新点在于提出了CoT Token作为程序变量的类比。这种类比为理解CoT的机制提供了一个新的视角，并为未来的研究方向提供了指导。通过将CoT Token视为变量，研究人员可以借鉴程序分析和优化的方法来改进LLM的推理能力。

关键设计：研究的关键设计包括：1) 选择多位数乘法和动态规划作为实验任务；2) 设计选择性保留Token的实验，以验证存储中间结果的Token的重要性；3) 设计改变中间结果存储形式的实验，以验证中间结果的抽象性；4) 设计随机干预Token值的实验，以观察Token之间的依赖关系。这些实验设计旨在从不同角度验证CoT Token作为变量的假设。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，仅保留存储中间结果的CoT Token即可达到与完整CoT相当的性能，验证了CoT Token作为变量的假设。此外，以替代潜在形式存储中间结果不会影响模型性能，表明模型关注的是中间结果的语义信息，而非具体的Token形式。随机干预CoT Token的值会影响后续Token和最终答案，揭示了Token之间的依赖关系。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型的推理能力和可解释性。通过理解CoT Token的作用机制，可以设计更有效的CoT策略，优化模型结构，并提高模型在复杂任务中的表现。此外，该研究也有助于开发更可靠、更易于调试的AI系统。

📄 摘要（原文）

Chain-of-thoughts (CoT) requires large language models (LLMs) to generate intermediate steps before reaching the final answer, and has been proven effective to help LLMs solve complex reasoning tasks. However, the inner mechanism of CoT still remains largely unclear. In this paper, we empirically study the role of CoT tokens in LLMs on two compositional tasks: multi-digit multiplication and dynamic programming. While CoT is essential for solving these problems, we find that preserving only tokens that store intermediate results would achieve comparable performance. Furthermore, we observe that storing intermediate results in an alternative latent form will not affect model performance. We also randomly intervene some values in CoT, and notice that subsequent CoT tokens and the final answer would change correspondingly. These findings suggest that CoT tokens may function like variables in computer programs but with potential drawbacks like unintended shortcuts and computational complexity limits between tokens. The code and data are available at https://github.com/solitaryzero/CoTs_are_Variables.