Thinking Without Words: Efficient Latent Reasoning with Abstract Chain-of-Thought
作者: Keshav Ramji, Tahira Naseem, Ramón Fernandez Astudillo
分类: cs.CL
发布日期: 2026-04-24
💡 一句话要点
提出抽象思维链（Abstract-CoT），通过隐空间推理提升语言模型效率，同时保持性能。
🎯 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: 抽象思维链 隐空间推理 语言模型 效率优化 强化学习
📋 核心要点
- 现有显式的长思维链（CoT）方法在复杂推理任务中有效，但推理时生成成本高昂。
- 论文提出抽象思维链（Abstract-CoT），通过生成短序列的抽象token进行隐空间推理，提升效率。
- 实验表明，Abstract-CoT在保持性能的同时，显著减少了推理所需的token数量，并具有良好的泛化性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种离散隐空间推理的后训练机制，称为抽象思维链（Abstract-CoT）。该方法使用语言模型生成一个由保留词汇表中的token组成的短序列，代替自然语言的思维链，然后再生成最终答案。为了使这些“抽象”token有效，引入了一种策略迭代式的预热循环，交替进行：（1）通过掩码从自然语言思维链中提取信息，并进行监督微调；（2）通过约束解码，训练模型仅从提示生成抽象token，进行自蒸馏。预热后，在约束解码下，使用warm-started强化学习优化抽象序列的生成。Abstract-CoT在数学推理、指令跟随和多跳推理任务上实现了高达11.6倍的推理token减少，同时保持了可比的性能，并且可以泛化到不同的语言模型家族。研究还发现，抽象词汇表上出现了一种类似于自然语言的幂律分布，并且在训练阶段不断演变。这些发现突出了后训练隐空间推理机制的潜力，它可以通过学习到的抽象推理语言实现高效推理。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在进行复杂推理时，依赖于生成显式的、自然语言形式的思维链（Chain-of-Thought, CoT）。虽然这种方法能够提升推理性能，但生成冗长的自然语言CoT会显著增加计算成本和推理延迟，限制了其在资源受限场景下的应用。因此，如何在保证推理性能的前提下，降低CoT的生成成本，是一个重要的研究问题。
核心思路：论文的核心思路是使用一个离散的、隐空间的“抽象思维链”（Abstract Chain-of-Thought）来替代传统的自然语言CoT。具体来说，模型不再生成人类可读的自然语言推理步骤，而是生成一个由预定义的、抽象的token序列组成的“思维链”。由于抽象token序列通常比自然语言CoT短得多，因此可以显著降低生成成本。为了使这些抽象token能够有效地进行推理，论文提出了一种特殊的训练方法，包括预热和强化学习两个阶段。
技术框架：Abstract-CoT的整体框架可以分为以下几个阶段： 1. 预训练语言模型：使用预训练的语言模型作为基础模型。 2. 抽象词汇表定义：定义一个包含若干个抽象token的词汇表，这些token不对应于任何自然语言单词。 3. 预热阶段：通过策略迭代式的预热循环，使模型初步具备生成有效抽象token序列的能力。该阶段包括监督微调和自蒸馏两个步骤。 4. 强化学习阶段：使用强化学习方法，进一步优化抽象token序列的生成策略，以最大化推理性能。 5. 推理阶段：在推理时，模型首先生成一个抽象token序列，然后基于该序列生成最终答案。
关键创新：Abstract-CoT的关键创新在于使用离散的隐空间表示来进行推理。与传统的自然语言CoT相比，Abstract-CoT具有以下优势： 1. 更高的效率：抽象token序列通常比自然语言CoT短得多，因此可以显著降低生成成本。 2. 更好的泛化性：抽象token不依赖于特定的自然语言，因此可以更容易地泛化到不同的语言和任务。 3. 更强的可控性：通过设计抽象词汇表和训练方法，可以更好地控制模型的推理过程。
关键设计： 1. 预热阶段：监督微调阶段使用掩码策略，迫使模型学习从自然语言CoT中提取关键信息，并将其编码到抽象token中。自蒸馏阶段使用约束解码，限制模型只能生成抽象token，从而提高抽象token的利用率。 2. 强化学习阶段：使用策略梯度方法，优化抽象token序列的生成策略。奖励函数基于推理结果的准确性进行设计。 3. 约束解码：在生成抽象token序列时，使用约束解码，确保模型只生成抽象词汇表中的token。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Abstract-CoT在数学推理、指令跟随和多跳推理任务上，实现了高达11.6倍的推理token减少，同时保持了与自然语言CoT相当的性能。例如，在某些数学推理任务上，Abstract-CoT甚至超过了自然语言CoT的性能。此外，Abstract-CoT还展现出了良好的泛化能力，可以应用于不同的语言模型家族，如GPT-3、T5等。
🎯 应用场景
Abstract-CoT具有广泛的应用前景，尤其适用于资源受限的场景，如移动设备、嵌入式系统等。它可以应用于各种需要复杂推理的任务，如数学问题求解、知识图谱推理、对话系统等。通过降低推理成本，Abstract-CoT可以使这些任务在资源有限的环境中得以高效运行，并有望推动人工智能技术在更广泛领域的应用。
📄 摘要（原文）
While long, explicit chains-of-thought (CoT) have proven effective on complex reasoning tasks, they are costly to generate during inference. Non-verbal reasoning methods have emerged with shorter generation lengths by leveraging continuous representations, yet their performance lags behind verbalized CoT. We propose $\textbf{Abstract Chain-of-Thought}$, a discrete latent reasoning post-training mechanism in which the language model produces a short sequence of tokens from a reserved vocabulary in lieu of a natural language CoT, before generating a response. To make previously unseen ''abstract'' tokens useful, we introduce a policy iteration-style warm-up loop that alternates between (i.) bottlenecking from a verbal CoT via masking and performing supervised fine-tuning, and (ii.) self-distillation by training the model to generate abstract tokens from the prompt alone via constrained decoding with the codebook. After warm-up, we optimize the generation of abstract sequences with warm-started reinforcement learning under constrained decoding. Abstract-CoT achieves up to $11.6\times$ fewer reasoning tokens while demonstrating comparable performance across mathematical reasoning, instruction-following, and multi-hop reasoning, and generalizes across language model families. We also find an emergent power law distribution over the abstract vocabulary, akin to those seen in natural language, that evolves across the training phases. Our findings highlight the potential for post-training latent reasoning mechanisms that enable efficient inference through a learned abstract reasoning language.