Efficient Latent Semantic Clustering for Scaling Test-Time Computation of LLMs

📄 arXiv: 2506.00344v1 📥 PDF

作者: Sungjae Lee, Hoyoung Kim, Jeongyeon Hwang, Eunhyeok Park, Jungseul Ok

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-31

💡 一句话要点

提出LSC：利用LLM内部隐状态进行高效语义聚类，加速LLM测试时计算。

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

关键词: 大型语言模型 语义聚类 测试时计算 隐状态 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有语义聚类方法依赖外部模型，计算开销大，且难以捕捉上下文语义。
  2. LSC利用LLM内部隐状态进行聚类，无需外部模型，实现轻量级上下文感知。
  3. 实验表明，LSC在提升计算效率的同时，保持或超越了现有方法的性能。

📝 摘要（中文）

随着不确定性量化和多步推理的进步，扩展测试时计算（为单个输入生成和分析多个或顺序输出）已成为提高大型语言模型（LLM）可靠性和质量的一种有前景的策略。一个关键的共享组件是语义聚类，它将形式不同但传达相同含义的输出进行分组。语义聚类能够估计输出语义的分布，并有助于避免冗余的推理路径探索。然而，现有方法通常依赖于外部模型，这带来了大量的计算开销，并且常常无法捕获上下文感知的语义。我们提出了潜在语义聚类（LSC），这是一种轻量级且上下文敏感的方法，它利用生成器LLM的内部隐藏状态进行聚类，从而消除了对外部模型的需求。我们对各种LLM和数据集进行的大量实验表明，LSC显著提高了测试时扩展的计算效率，同时保持或超过了现有方法的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在扩展LLM测试时计算时，需要对生成的多个输出进行语义聚类，以避免冗余计算和更好地估计输出分布。然而，这些方法依赖于额外的外部模型（例如，专门的句子嵌入模型）来提取语义特征，导致显著的计算开销，并且这些外部模型可能无法充分理解LLM生成的文本的上下文信息，从而影响聚类效果。

核心思路：LSC的核心思想是利用LLM自身在生成文本过程中产生的内部隐状态作为语义表示，避免使用额外的外部模型。由于这些隐状态直接反映了LLM对输入和已生成文本的理解，因此能够提供更准确、上下文感知的语义信息。通过直接利用LLM的内部信息，LSC可以显著降低计算成本，并提高语义聚类的准确性。

技术框架：LSC的整体流程如下：1) 使用LLM为给定的输入生成多个输出。2) 在生成每个输出的过程中，提取LLM的内部隐状态（例如，最后一层的隐藏状态）。3) 使用聚类算法（例如，k-means）对提取的隐状态进行聚类，将语义相似的输出归为一类。4) 基于聚类结果，可以估计输出语义的分布，并选择最具代表性的输出进行后续处理。

关键创新：LSC最关键的创新点在于它避免了使用外部模型进行语义特征提取，而是直接利用LLM自身的内部隐状态。这与现有方法形成了本质区别，现有方法通常需要训练或使用预训练的外部模型，增加了计算复杂度和对外部模型的依赖。LSC通过这种方式，实现了更高效、更上下文感知的语义聚类。

关键设计：LSC的关键设计包括：1) 选择合适的LLM内部隐状态：论文可能探讨了使用不同层的隐状态对聚类效果的影响。2) 聚类算法的选择：可以使用各种聚类算法，例如k-means、层次聚类等。3) 距离度量：在聚类过程中，需要定义隐状态之间的距离度量，例如余弦相似度。4) 超参数调优：例如，k-means的簇数量k可能需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LSC在各种LLM和数据集上均能显著提高计算效率，同时保持或超过现有方法的性能。具体的性能数据（例如，加速比、准确率提升）未知，但摘要强调了LSC在计算效率方面的显著优势，以及在性能上不逊于现有方法的结论。

🎯 应用场景

LSC可广泛应用于需要扩展LLM测试时计算的场景，例如不确定性量化、多步推理、对话生成等。通过提高计算效率，LSC能够降低LLM应用成本，并提升用户体验。此外，LSC还可以促进LLM在资源受限环境中的部署，例如移动设备或边缘计算设备。

📄 摘要（原文）

Scaling test-time computation--generating and analyzing multiple or sequential outputs for a single input--has become a promising strategy for improving the reliability and quality of large language models (LLMs), as evidenced by advances in uncertainty quantification and multi-step reasoning. A key shared component is semantic clustering, which groups outputs that differ in form but convey the same meaning. Semantic clustering enables estimation of the distribution over the semantics of outputs and helps avoid redundant exploration of reasoning paths. However, existing approaches typically rely on external models, which introduce substantial computational overhead and often fail to capture context-aware semantics. We propose Latent Semantic Clustering (LSC), a lightweight and context-sensitive method that leverages the generator LLM's internal hidden states for clustering, eliminating the need for external models. Our extensive experiment across various LLMs and datasets shows that LSC significantly improves the computational efficiency of test-time scaling while maintaining or exceeding the performance of existing methods.