Adaptive Termination for Multi-round Parallel Reasoning: An Universal Semantic Entropy-Guided Framework
作者: Zenan Xu, Zexuan Qiu, Guanhua Huang, Kun Li, Siheng Li, Chenchen Zhang, Kejiao Li, Qi Yi, Yuhao Jiang, Bo Zhou, Fengzong Lian, Zhanhui Kang
分类: cs.CL
发布日期: 2025-07-09
备注: 13 pages, 5 fiures
💡 一句话要点
提出基于语义熵引导的自适应终止框架，提升多轮并行推理效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 并行推理 自适应终止 语义熵 推理质量评估
📋 核心要点
- 现有序列推理依赖任意token预算终止，效率低或过早截断；并行推理缺乏协调，需微调。
- 提出语义熵（SE）度量并行响应的语义多样性，作为推理质量的可靠指标。
- 该框架旨在动态控制和提前终止推理过程，提升推理效率和准确性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种灵活的测试时协同推理框架，旨在结合顺序推理和并行推理的优势，解决现有方法中存在的不足。顺序推理通常依赖于任意的token预算进行终止，导致效率低下或过早截断；而并行推理缺乏并行分支之间的协调，需要侵入式微调才能有效执行。为了应对这些挑战，本文引入了语义熵（SE）的概念，用于量化并行模型响应的语义多样性。语义熵与准确率呈强烈的负相关，因此可以作为推理质量的可靠指标，从而实现对推理过程的动态控制和早期终止。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型推理方法，无论是序列推理还是并行推理，都存在效率问题。序列推理依赖固定的token数量，可能造成计算资源的浪费或推理不充分。并行推理虽然可以同时生成多个解决方案，但缺乏有效的协调机制，导致结果质量参差不齐，需要额外的微调才能保证性能。因此，如何设计一种能够动态调整推理过程，并在保证准确性的前提下提高效率的推理框架是一个关键问题。
核心思路：本文的核心思路是利用并行推理的优势，同时引入一种能够有效评估推理质量的指标，从而实现自适应的推理终止。具体来说，通过并行生成多个推理路径，并计算这些路径的语义熵，来评估推理的质量和一致性。当语义熵较低时，表明各个推理路径趋于一致，模型已经找到了较好的解决方案，此时可以提前终止推理，从而节省计算资源。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 并行推理：使用大语言模型并行生成多个推理路径。2) 语义熵计算：计算各个推理路径之间的语义熵，用于评估推理质量。3) 自适应终止：根据语义熵的值，动态调整推理过程，并在满足一定条件时提前终止推理。4) 结果选择：从多个推理路径中选择最佳的解决方案。
关键创新：本文最重要的技术创新点在于提出了语义熵作为推理质量的指标。与传统的基于token数量的终止方法相比，语义熵能够更准确地反映推理的质量和一致性，从而实现更有效的自适应终止。此外，该框架还能够充分利用并行推理的优势，提高推理效率。
关键设计：语义熵的计算方式是关键。具体实现可能涉及计算不同推理路径的嵌入向量，然后计算这些向量之间的相似度，最后根据相似度计算语义熵。此外，如何设置语义熵的阈值，以及如何选择最佳的解决方案也是重要的设计考虑。具体的损失函数和网络结构取决于所使用的大语言模型和具体的任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了基于语义熵的自适应终止框架，能够有效提高多轮并行推理的效率。具体实验数据未知，但该方法的核心在于利用语义熵作为推理质量的指标，从而实现更准确的自适应终止，预期在多种推理任务上均能取得显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要高效、准确推理的场景，如问答系统、对话生成、知识图谱推理等。通过自适应地控制推理过程，可以显著提高推理效率，降低计算成本，并提升用户体验。未来，该方法有望进一步扩展到更复杂的推理任务和领域。
📄 摘要（原文）
Recent advances in large language models (LLMs) have accelerated progress toward artificial general intelligence, with inference-time scaling emerging as a key technique. Contemporary approaches leverage either sequential reasoning (iteratively extending chains of thought) or parallel reasoning (generating multiple solutions simultaneously) to scale inference. However, both paradigms face fundamental limitations: sequential scaling typically relies on arbitrary token budgets for termination, leading to inefficiency or premature cutoff; while parallel scaling often lacks coordination among parallel branches and requires intrusive fine-tuning to perform effectively. In light of these challenges, we aim to design a flexible test-time collaborative inference framework that exploits the complementary strengths of both sequential and parallel reasoning paradigms. Towards this goal, the core challenge lies in developing an efficient and accurate intrinsic quality metric to assess model responses during collaborative inference, enabling dynamic control and early termination of the reasoning trace. To address this challenge, we introduce semantic entropy (SE), which quantifies the semantic diversity of parallel model responses and serves as a robust indicator of reasoning quality due to its strong negative correlation with accuracy...