Token Signature: Predicting Chain-of-Thought Gains with Token Decoding Feature in Large Language Models

📄 arXiv: 2506.06008v1 📥 PDF

作者: Peijie Liu, Fengli Xu, Yong Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-06

备注: 20 pages, 6 figures, 13 tables(Accept by ICML2025)

💡 一句话要点

提出动态CoT方法以提高大语言模型推理效率

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

关键词: 链式思维 大型语言模型 推理任务 动态选择 标记概率分布 逻辑回归 效率提升

📋 核心要点

  1. 现有的链式思维技术在不同任务中的性能提升不一致，且其背后的机制尚不明确。
  2. 本文提出了基于标记概率分布的指标，结合逻辑回归模型实现动态选择CoT或直接回答。
  3. 实验结果表明，评估指标的准确率为89.2%，动态CoT在保持高准确率的同时减少了35%以上的标记消耗。

📝 摘要（中文）

链式思维（CoT）技术已被证明在复杂推理任务中提升大型语言模型（LLMs）的性能。然而，不同任务间的性能提升不一致，其背后的机制仍是一个长期研究问题。本文初步观察到，标记概率分布的单调性可能与CoT推理的收益相关。基于此，我们提出了两种基于标记概率分布的指标来评估CoT在不同任务中的有效性。通过结合实例级指标与逻辑回归模型，我们引入了动态CoT方法，动态选择CoT或直接回答。此外，我们将动态CoT扩展到闭源模型，通过转移从开源模型学习的决策策略。我们的评估指标准确率达到89.2%，动态CoT在保持高准确率的同时减少了35%以上的标记消耗。总体而言，我们的工作为CoT推理的机制提供了新视角，并为其更高效的部署提供了框架。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决链式思维（CoT）在不同任务中性能提升不一致的问题，现有方法未能有效解释其机制和应用效率。

核心思路：我们提出了基于标记概率分布的两种指标，以评估CoT的有效性，并引入动态CoT方法，根据任务动态选择使用CoT或直接回答，以提高效率。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是标记概率分布的分析与指标计算，二是动态CoT的决策机制，后者结合逻辑回归模型进行选择。

关键创新：最重要的创新在于提出了新的评估指标和动态选择机制，使得CoT的应用更加灵活和高效，显著减少了标记消耗。

关键设计：在设计中，我们使用逻辑回归模型结合实例级指标进行决策，确保动态选择的准确性和效率，同时保持高准确率。实验中评估指标的准确率达到89.2%。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的评估指标准确率达到89.2%，而动态CoT方法在保持高准确率的同时，成功减少了超过35%的标记消耗。这一成果表明，动态选择机制在提升推理效率方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的复杂推理任务，如问答系统、对话生成和文本理解等。通过提高CoT的应用效率，能够在实际场景中更好地利用大型语言模型，降低计算资源消耗，提升用户体验。未来，该方法可能推动更多智能应用的开发与优化。

📄 摘要（原文）

Chain-of-Thought (CoT) technique has proven effective in improving the performance of large language models (LLMs) on complex reasoning tasks. However, the performance gains are inconsistent across different tasks, and the underlying mechanism remains a long-standing research question. In this work, we make a preliminary observation that the monotonicity of token probability distributions may be correlated with the gains achieved through CoT reasoning. Leveraging this insight, we propose two indicators based on the token probability distribution to assess CoT effectiveness across different tasks. By combining instance-level indicators with logistic regression model, we introduce Dynamic CoT, a method that dynamically select between CoT and direct answer. Furthermore, we extend Dynamic CoT to closed-source models by transferring decision strategies learned from open-source models. Our indicators for assessing CoT effectiveness achieve an accuracy of 89.2\%, and Dynamic CoT reduces token consumption by more than 35\% while maintaining high accuracy. Overall, our work offers a novel perspective on the underlying mechanisms of CoT reasoning and provides a framework for its more efficient deployment.