Lightweight Latent Reasoning for Narrative Tasks

📄 arXiv: 2512.02240v1 📥 PDF

作者: Alexander Gurung, Nikolay Malkin, Mirella Lapata

分类: cs.CL

发布日期: 2025-12-01

💡 一句话要点

提出LiteReason，通过轻量级潜在推理加速叙事任务中的强化学习，显著降低计算成本。

🎯 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: 潜在推理 强化学习 叙事生成 大型语言模型 推理加速

📋 核心要点

  1. 现有方法在叙事任务中使用强化学习优化LLM推理链时，计算成本非常高昂，尤其是在处理大量文本时。
  2. LiteReason通过引入轻量级的推理投影模块，生成连续的潜在token，使模型能够跳过部分推理步骤，从而加速推理过程。
  3. 实验表明，LiteReason在情节漏洞检测和书籍章节生成任务上，性能接近非潜在RL训练，同时显著减少了推理长度。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）通过生成长的思维链或“推理轨迹”作为潜在变量，来处理复杂的任务，从而根据查询生成输出。可以通过强化学习（RL）优化模型生成此类轨迹的能力，以提高其在预测答案方面的效用。然而，这种优化计算成本很高，特别是对于涉及检索和处理大量token的叙事相关任务。为此，我们提出LiteReason，一种潜在推理方法，可以与标准token采样交错进行，并易于与RL技术结合。LiteReason采用轻量级的推理投影模块，该模块经过训练以产生连续的潜在token，以帮助模型“跳过”推理步骤。在RL期间，策略模型决定何时激活投影仪，根据需要切换潜在和离散推理。在情节漏洞检测和书籍章节生成方面的实验结果表明，我们的方法优于潜在推理基线，并且接近匹配非潜在RL训练，同时将最终推理长度减少77-92％。总体而言，LiteReason引导RL训练达到性能-计算权衡曲线中更有效的部分。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在处理叙事任务时，需要生成很长的推理链。使用强化学习优化这些推理链可以提高性能，但计算成本非常高，尤其是在需要处理大量token的情况下。这限制了其在实际应用中的可行性。

核心思路：LiteReason的核心思路是通过引入一个轻量级的推理投影模块，将离散的推理步骤压缩成连续的潜在token。这样，模型就可以在需要的时候“跳过”一些推理步骤，从而减少推理长度和计算成本。

技术框架：LiteReason可以与标准的token采样方法交错使用。在训练过程中，策略模型决定何时激活推理投影模块，从而在离散推理和潜在推理之间进行切换。整体流程包括：输入查询，策略模型决定是否使用推理投影模块，如果使用，则生成潜在token，否则进行标准的token采样，重复此过程直到生成最终输出。

关键创新：LiteReason的关键创新在于引入了轻量级的推理投影模块，该模块可以将离散的推理步骤压缩成连续的潜在token。这使得模型可以在推理过程中灵活地切换离散推理和潜在推理，从而在性能和计算成本之间取得更好的平衡。与传统的潜在推理方法相比，LiteReason更加轻量级，易于训练和部署。

关键设计：推理投影模块是一个小型神经网络，输入是当前token的表示，输出是潜在token的表示。策略模型可以使用强化学习进行训练，以学习何时激活推理投影模块。损失函数包括生成损失和强化学习奖励。具体的网络结构和参数设置取决于具体的任务和数据集。

📊 实验亮点

实验结果表明，LiteReason在情节漏洞检测和书籍章节生成任务上，优于现有的潜在推理基线。在情节漏洞检测任务中，LiteReason的性能接近非潜在RL训练，同时将推理长度减少了77%。在书籍章节生成任务中，LiteReason将推理长度减少了92%，同时保持了与非潜在RL训练相近的性能。这些结果表明，LiteReason可以在显著降低计算成本的同时，保持较高的性能水平。

🎯 应用场景

LiteReason可应用于各种叙事相关的任务，例如故事生成、情节补全、剧本创作等。该方法可以降低大型语言模型在这些任务中的计算成本，使其更易于部署在资源受限的环境中。此外，LiteReason还可以用于提高模型的推理效率和创造性，从而生成更具吸引力和连贯性的故事。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) tackle complex tasks by generating long chains of thought or "reasoning traces" that act as latent variables in the generation of an output given a query. A model's ability to generate such traces can be optimized with reinforcement learning (RL) to improve their utility in predicting an answer. This optimization comes at a high computational cost, especially for narrative-related tasks that involve retrieving and processing many tokens. To this end, we propose LiteReason, a latent reasoning method that can be interleaved with standard token sampling and easily combined with RL techniques. LiteReason employs a lightweight Reasoning Projector module, trained to produce continuous latent tokens that help the model 'skip' reasoning steps. During RL, the policy model decides when to activate the projector, switching between latent and discrete reasoning as needed. Experimental results on plot hole detection and book chapter generation show that our method outperforms latent reasoning baselines and comes close to matching non-latent RL training, while reducing final reasoning length by 77-92%. Overall, LiteReason guides RL training to a more efficient part of the performance-computation tradeoff curve.