Reflection Pretraining Enables Token-Level Self-Correction in Biological Sequence Models
作者: Xiang Zhang, Jiaqi Wei, Yuejin Yang, Zijie Qiu, Yuhan Chen, Zhiqiang Gao, Muhammad Abdul-Mageed, Laks V. S. Lakshmanan, Wanli Ouyang, Chenyu You, Siqi Sun
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-12-24
💡 一句话要点
提出反射预训练，使生物序列模型具备token级自纠错能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生物序列模型 反射预训练 思维链 语言表达能力 自纠错 蛋白质语言模型 中间推理
📋 核心要点
- 生物序列模型token表达能力有限，难以应用思维链（CoT）提示进行复杂推理。
- 提出反射预训练，通过引入“思考token”增强生物语言的表达能力，实现中间推理。
- 实验表明，该方法能有效训练蛋白质模型进行自纠错，并显著提升模型性能。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种针对生物序列模型（如蛋白质和RNA语言模型）的反射预训练方法，旨在提升模型在非自然语言领域的推理能力。与自然语言处理中的思维链（CoT）提示不同，生物序列模型由于token空间的表达能力有限，难以直接应用CoT。本文首先定义了语言表达能力的概念，并指出蛋白质语言的表达能力不足限制了CoT的应用。为了解决这个问题，本文引入了反射预训练，使模型能够通过生成辅助的“思考token”进行中间推理。理论上，证明了扩充的token集合显著增强了生物语言的表达能力，从而提高了模型的整体推理能力。实验结果表明，该预训练方法能够有效地训练蛋白质模型进行自我纠错，并显著提升性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有蛋白质和RNA语言模型在处理复杂生物学任务时，由于其token空间（如氨基酸）的表达能力有限，无法像自然语言模型那样利用思维链（CoT）进行中间推理和错误纠正。这限制了它们在需要复杂推理的任务中的应用。
核心思路：核心思路是通过引入额外的“思考token”，扩展生物序列模型的token空间，从而增强其语言表达能力。这些“思考token”允许模型在生成最终答案之前，进行中间推理步骤的表达，类似于自然语言模型中的CoT。
技术框架：该方法主要包含反射预训练阶段。在预训练过程中，模型不仅学习预测序列中的下一个token，还学习生成与序列相关的“思考token”。这些“思考token”可以编码中间推理步骤、错误分析或自我反思等信息。通过这种方式，模型被训练成能够生成和利用这些辅助信息来提高预测准确性。
关键创新：关键创新在于将反射预训练的概念引入生物序列模型，并设计了一种有效的方式来扩展token空间，使其能够表达中间推理步骤。这与传统的预训练方法不同，后者通常只关注预测序列中的下一个token，而忽略了中间推理过程。
关键设计：具体的技术细节包括：1) 设计合适的“思考token”集合，使其能够有效地编码中间推理信息。2) 设计合适的预训练目标函数，鼓励模型生成和利用这些“思考token”。3) 调整模型结构，使其能够有效地处理扩充后的token空间。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中未明确给出，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过反射预训练，显著提升了蛋白质模型的自纠错能力和整体性能。具体的性能提升数据和对比基线在摘要中未明确给出，属于未知信息。但摘要强调了相比标准预训练，该方法带来了显著的性能增益，表明其有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于蛋白质结构预测、蛋白质功能预测、药物发现等领域。通过提升生物序列模型的推理能力，可以更准确地预测蛋白质的性质和功能，从而加速药物研发和生物工程的进程。未来，该方法还可以扩展到其他非自然语言领域，如基因组学和代谢组学。
📄 摘要（原文）
Chain-of-Thought (CoT) prompting has significantly advanced task-solving capabilities in natural language processing with large language models. Unlike standard prompting, CoT encourages the model to generate intermediate reasoning steps, non-answer tokens, that help guide the model toward more accurate final outputs. These intermediate steps enable more complex reasoning processes such as error correction, memory management, future planning, and self-reflection. However, applying CoT to non-natural language domains, such as protein and RNA language models, is not yet possible, primarily due to the limited expressiveness of their token spaces (e.g., amino acid tokens). In this work, we propose and define the concept of language expressiveness: the ability of a given language, using its tokens and grammar, to encode information. We show that the limited expressiveness of protein language severely restricts the applicability of CoT-style reasoning. To overcome this, we introduce reflection pretraining, for the first time in a biological sequence model, which enables the model to engage in intermediate reasoning through the generation of auxiliary "thinking tokens" beyond simple answer tokens. Theoretically, we demonstrate that our augmented token set significantly enhances biological language expressiveness, thereby improving the overall reasoning capacity of the model. Experimentally, our pretraining approach teaches protein models to self-correct and leads to substantial performance gains compared to standard pretraining.