Knowing Before Saying: LLM Representations Encode Information About Chain-of-Thought Success Before Completion

📄 arXiv: 2505.24362v2 📥 PDF

作者: Anum Afzal, Florian Matthes, Gal Chechik, Yftah Ziser

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-30 (更新: 2025-06-02)

💡 一句话要点

LLM表征在CoT完成前已编码推理成功信息，可用于提前预测

🎯 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: 链式思考 大型语言模型 表征学习 提前停止 推理预测

📋 核心要点

  1. 现有CoT方法效率较低，推理过程冗长，缺乏提前判断推理成功与否的能力。
  2. 利用LLM表征，构建探测分类器，在CoT生成token前预测推理成功率，揭示LLM早期编码关键信息。
  3. 实验表明，提前停止CoT推理仍优于不使用CoT，验证了早期表征包含足够信息的假设。

📝 摘要（中文）

本文研究了零样本链式思考(CoT)过程的成功是否可以在完成之前预测。研究发现，基于LLM表征的探测分类器表现良好，甚至在生成单个token之前就能预测，这表明关于推理过程的关键信息已经存在于初始步骤的表征中。相比之下，仅依赖于生成token的基于BERT的强基线表现较差，这可能是因为它依赖于浅层的语言线索，而不是更深层次的推理动态。令人惊讶的是，使用后面的推理步骤并不总能提高分类效果。当额外的上下文没有帮助时，早期的表征更像后期的表征，这表明LLM很早就编码了关键信息。这意味着推理通常可以提前停止而不会造成损失。为了验证这一点，我们进行了提前停止实验，结果表明，截断CoT推理仍然比不使用CoT有所改进，但与完全推理相比仍然存在差距。然而，像监督学习或强化学习这样旨在缩短CoT链的方法可以利用我们的分类器的指导来识别提前停止何时有效。我们的发现提供了可以支持这些方法的见解，有助于优化CoT的效率，同时保持其优势。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零样本链式思考(CoT)推理过程中效率低下的问题。现有的CoT方法通常需要完整的推理链才能得到最终答案，但并非所有步骤都对最终结果有贡献。因此，如何提前判断CoT推理的成功与否，并适时停止推理，成为了一个重要的研究问题。现有方法缺乏在推理早期阶段预测推理成功率的能力，导致计算资源的浪费。

核心思路：论文的核心思路是，大型语言模型(LLM)在进行CoT推理时，其内部表征已经包含了关于推理过程是否成功的关键信息，即使在生成任何token之前。通过分析LLM在推理过程不同阶段的表征，可以训练一个分类器来预测推理的成功率，从而实现提前停止推理的目的。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 使用LLM进行零样本CoT推理；2) 提取LLM在推理过程不同阶段（包括初始阶段）的内部表征；3) 使用提取的表征训练一个探测分类器，用于预测推理的成功率；4) 进行提前停止实验，根据分类器的预测结果，在推理过程的早期阶段停止推理，并评估性能。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于发现LLM的表征在CoT推理的早期阶段（甚至在生成任何token之前）就已经包含了关于推理成功与否的关键信息。这与以往认为需要完整的推理链才能判断推理结果的观点不同。此外，论文还提出了一种基于LLM表征的探测分类器，可以有效地预测推理的成功率。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用Transformer结构的LLM，例如GPT-3，进行CoT推理；2) 提取LLM不同层的输出作为表征；3) 使用线性分类器作为探测分类器，并使用交叉熵损失函数进行训练；4) 通过实验确定最佳的提前停止策略，例如，当分类器预测成功率超过某个阈值时，停止推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于LLM表征的探测分类器在CoT推理的早期阶段就能有效地预测推理的成功率，甚至在生成任何token之前。提前停止CoT推理仍然比不使用CoT有所改进，验证了早期表征包含足够信息的假设。虽然与完全推理相比仍然存在差距，但该研究为优化CoT推理的效率提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要进行复杂推理的任务中，例如问答系统、对话系统和智能助手。通过提前停止CoT推理，可以显著提高推理效率，降低计算成本，并改善用户体验。此外，该研究还可以为设计更高效的CoT推理方法提供指导，例如，可以通过监督学习或强化学习来训练LLM，使其能够更早地编码关键信息，从而实现更有效的提前停止。

📄 摘要（原文）

We investigate whether the success of a zero-shot Chain-of-Thought (CoT) process can be predicted before completion. We discover that a probing classifier, based on LLM representations, performs well \emph{even before a single token is generated}, suggesting that crucial information about the reasoning process is already present in the initial steps representations. In contrast, a strong BERT-based baseline, which relies solely on the generated tokens, performs worse, likely because it depends on shallow linguistic cues rather than deeper reasoning dynamics. Surprisingly, using later reasoning steps does not always improve classification. When additional context is unhelpful, earlier representations resemble later ones more, suggesting LLMs encode key information early. This implies reasoning can often stop early without loss. To test this, we conduct early stopping experiments, showing that truncating CoT reasoning still improves performance over not using CoT at all, though a gap remains compared to full reasoning. However, approaches like supervised learning or reinforcement learning designed to shorten CoT chains could leverage our classifier's guidance to identify when early stopping is effective. Our findings provide insights that may support such methods, helping to optimize CoT's efficiency while preserving its benefits.