Seq-VCR: Preventing Collapse in Intermediate Transformer Representations for Enhanced Reasoning

📄 arXiv: 2411.02344v2 📥 PDF

作者: Md Rifat Arefin, Gopeshh Subbaraj, Nicolas Gontier, Yann LeCun, Irina Rish, Ravid Shwartz-Ziv, Christopher Pal

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-11-04 (更新: 2025-03-20)

💡 一句话要点

提出Seq-VCR，解决Transformer中间层表征坍塌问题，提升复杂推理能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Transformer 表征坍塌 算术推理 序列建模 正则化

📋 核心要点

  1. Decoder-only Transformer在复杂推理任务中面临挑战，尤其是在算术推理等需要多步运算的任务中。
  2. 论文提出序列方差-协方差正则化（Seq-VCR）方法，通过增加中间层表征的熵来防止表征坍塌。
  3. 实验表明，Seq-VCR在算术推理任务上显著提升性能，例如在5x5乘法任务中达到99.5%的准确率。

📝 摘要（中文）

本文针对Decoder-only Transformer在复杂推理任务，特别是需要多步序列运算的算术推理中表现不佳的问题，指出模型中间层的表征坍塌是限制其推理能力的关键因素。为此，我们提出了序列方差-协方差正则化（Seq-VCR），旨在增强中间层表征的熵，防止坍塌。结合使用虚拟暂停token作为思维链（CoT）token的替代品，我们的方法显著提高了算术推理问题的性能。在具有挑战性的$5 imes 5$整数乘法任务中，我们的方法实现了99.5%的精确匹配准确率，优于同等规模的模型（准确率为0%）和使用五次CoT提示的GPT-4（44%）。我们还在算术表达式和最长递增子序列（LIS）数据集上展示了卓越的结果。我们的研究结果强调了防止中间层表征坍塌对于增强Transformer推理能力的重要性，并表明Seq-VCR提供了一种有效的解决方案，而无需显式的CoT监督。

🔬 方法详解

问题定义：Decoder-only Transformer在执行复杂推理任务时，尤其是在需要进行多步序列运算的算术推理任务中，性能表现不佳。现有的方法，例如思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示，虽然可以提高性能，但需要大量的标注数据和人工干预。模型中间层的表征坍塌是限制模型推理能力的关键瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是通过正则化Transformer的中间层表征，防止其坍塌，从而提高模型的推理能力。具体来说，通过增加中间层表征的熵，使得模型能够更好地捕捉输入数据中的信息，避免过度拟合和泛化能力下降。

技术框架：整体框架是在标准的Decoder-only Transformer模型中，在每个Transformer块的输出层添加Seq-VCR正则化项。该正则化项作用于中间层的表征，鼓励其具有更高的熵。同时，论文还使用了虚拟暂停token来替代CoT token，以减少对显式CoT监督的依赖。

关键创新：最重要的技术创新点是Seq-VCR正则化方法，它通过直接作用于中间层表征，有效地防止了表征坍塌，从而提高了模型的推理能力。与传统的CoT方法相比，Seq-VCR不需要显式的CoT监督，降低了标注成本。

关键设计：Seq-VCR正则化项的设计基于方差-协方差矩阵，旨在最大化中间层表征的熵。具体来说，它鼓励表征的各个维度之间具有较小的协方差，同时鼓励每个维度具有较大的方差。损失函数包括标准的交叉熵损失和Seq-VCR正则化损失的加权和。虚拟暂停token的设计旨在模拟CoT token的作用，帮助模型更好地进行序列推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Seq-VCR在算术推理任务上取得了显著的性能提升。在具有挑战性的5x5整数乘法任务中，Seq-VCR达到了99.5%的精确匹配准确率，远超同等规模的模型（0%）和使用五次CoT提示的GPT-4（44%）。此外，Seq-VCR在算术表达式和最长递增子序列（LIS）数据集上也表现出优越的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要复杂推理能力的场景，例如数学问题求解、代码生成、自然语言推理等。通过防止中间层表征坍塌，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性，使其在实际应用中表现更佳。未来，该方法有望扩展到其他类型的Transformer模型和任务中。

📄 摘要（原文）

Decoder-only Transformers often struggle with complex reasoning tasks, particularly arithmetic reasoning requiring multiple sequential operations. In this work, we identify representation collapse in the model's intermediate layers as a key factor limiting their reasoning capabilities. To address this, we propose Sequential Variance-Covariance Regularization (Seq-VCR), which enhances the entropy of intermediate representations and prevents collapse. Combined with dummy pause tokens as substitutes for chain-of-thought (CoT) tokens, our method significantly improves performance in arithmetic reasoning problems. In the challenging $5 \times 5$ integer multiplication task, our approach achieves $99.5\%$ exact match accuracy, outperforming models of the same size (which yield $0\%$ accuracy) and GPT-4 with five-shot CoT prompting ($44\%$). We also demonstrate superior results on arithmetic expression and longest increasing subsequence (LIS) datasets. Our findings highlight the importance of preventing intermediate layer representation collapse to enhance the reasoning capabilities of Transformers and show that Seq-VCR offers an effective solution without requiring explicit CoT supervision.