R-Capsule: Compressing High-Level Plans for Efficient Large Language Model Reasoning
作者: Hongyu Shan, Mingyang Song, Chang Dai, Di Liang, Han Chen
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-09-26 (更新: 2025-09-29)
💡 一句话要点
提出R-Capsule框架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: 推理胶囊 链式思维 大语言模型 信息瓶颈 自然语言处理 推理效率 可解释性
📋 核心要点
- 现有链式思维方法在推理过程中冗长，导致延迟和内存使用增加，同时可能传播早期错误。
- 提出的R-Capsule框架通过压缩高层计划为潜在标记，结合了潜在推理的效率与显式推理的透明性。
- 实验结果表明，该框架在复杂基准测试中减少了推理的可见标记占用，同时保持或提高了准确性。
📝 摘要（中文）
链式思维（CoT）提示帮助大型语言模型（LLMs）通过逐步推理解决复杂问题，但其冗长性增加了延迟和内存使用，并可能在长链中传播早期错误。本文提出了推理胶囊（R-Capsule）框架，旨在结合潜在推理的效率与显式CoT的透明性。核心思想是将高层计划压缩为一小组学习的潜在标记（推理胶囊），同时保持执行步骤的轻量或显式。该混合方法受到信息瓶颈（IB）原则的启发，鼓励胶囊在任务上近似最小但足够。通过低容量瓶颈促进最小化，同时通过主要任务损失和辅助计划重构损失鼓励充分性。重构目标有助于扎根潜在空间，从而提高可解释性并减少无信息捷径的使用。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有链式思维方法在推理过程中造成的冗长性和效率低下的问题，尤其是在长链推理中传播错误的风险。
核心思路：R-Capsule框架通过将高层计划压缩为少量学习的潜在标记，保持执行步骤的轻量化或显式化，从而提高推理效率和可解释性。
技术框架：该框架包括两个主要模块：首先是通过低容量瓶颈实现的潜在标记压缩，其次是通过主要任务损失和辅助计划重构损失来确保胶囊的充分性和准确性。
关键创新：最重要的创新在于结合了信息瓶颈原则，鼓励胶囊在保持任务充分性的同时实现最小化，从而提高了推理的效率和可解释性。
关键设计：设计中采用了低容量瓶颈以促进最小化，同时引入了主要任务损失以确保答案的准确性，以及辅助计划重构损失以鼓励胶囊忠实地表示原始文本计划。通过这些设计，框架有效减少了无信息捷径的使用。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，R-Capsule框架在多个复杂基准测试中显著减少了推理过程中的可见标记占用，同时保持或提高了准确性，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和复杂决策支持系统。通过提高推理效率和可解释性，R-Capsule框架可以在需要高效推理的场景中发挥重要作用，推动大语言模型在实际应用中的广泛采用。
📄 摘要（原文）
Chain-of-Thought (CoT) prompting helps Large Language Models (LLMs) tackle complex reasoning by eliciting explicit step-by-step rationales. However, CoT's verbosity increases latency and memory usage and may propagate early errors across long chains. We propose the Reasoning Capsule (R-Capsule), a framework that aims to combine the efficiency of latent reasoning with the transparency of explicit CoT. The core idea is to compress the high-level plan into a small set of learned latent tokens (a Reasoning Capsule) while keeping execution steps lightweight or explicit. This hybrid approach is inspired by the Information Bottleneck (IB) principle, where we encourage the capsule to be approximately minimal yet sufficient for the task. Minimality is encouraged via a low-capacity bottleneck, which helps improve efficiency. Sufficiency is encouraged via a dual objective: a primary task loss for answer accuracy and an auxiliary plan-reconstruction loss that encourages the capsule to faithfully represent the original textual plan. The reconstruction objective helps ground the latent space, thereby improving interpretability and reducing the use of uninformative shortcuts. Our framework strikes a balance between efficiency, accuracy, and interpretability, thereby reducing the visible token footprint of reasoning while maintaining or improving accuracy on complex benchmarks. Our codes are available at: https://anonymous.4open.science/r/Reasoning-Capsule-7BE0