LLM Pretraining with Continuous Concepts

📄 arXiv: 2502.08524v1 📥 PDF

作者: Jihoon Tack, Jack Lanchantin, Jane Yu, Andrew Cohen, Ilia Kulikov, Janice Lan, Shibo Hao, Yuandong Tian, Jason Weston, Xian Li

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-02-12

💡 一句话要点

提出CoCoMix框架，融合离散token预测与连续概念，提升LLM预训练效率与可解释性。

🎯 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: 大型语言模型 预训练 连续概念 稀疏自编码器 可解释性 知识表示 推理能力

📋 核心要点

  1. 传统LLM预训练依赖token级困惑度优化，缺乏对模型内部概念的显式建模。
  2. CoCoMix通过预测并混合连续概念到模型隐藏状态，显式地融入了概念信息。
  3. 实验证明CoCoMix在多个任务上优于传统预训练方法，并提升了模型的可解释性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的预训练框架，名为连续概念混合(CoCoMix)，用于大型语言模型预训练。CoCoMix将离散的下一个token预测与连续概念相结合。具体来说，它预测从预训练的稀疏自编码器中学习到的连续概念，并通过与token隐藏表示交错的方式将它们混合到模型的隐藏状态中。在包括语言建模和下游推理任务在内的多个基准测试中，实验表明CoCoMix更具样本效率，并且始终优于标准的下一个token预测、知识蒸馏和插入暂停token等方法。将概念学习和交错融合到一个端到端框架中对于性能提升至关重要。此外，CoCoMix通过允许直接检查和修改预测的概念来增强可解释性和可操纵性，从而提供了一种透明的方式来指导模型的内部推理过程。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型（LLM）的预训练主要依赖于下一个token预测，这种方法虽然有效，但存在两个主要痛点：一是缺乏对模型内部学习到的概念的显式建模，导致模型的可解释性较差；二是训练效率可能存在提升空间，尤其是在样本效率方面。

核心思路：CoCoMix的核心思路是将离散的token预测与连续的概念表示相结合。通过引入从稀疏自编码器学习到的连续概念，并将其与token的隐藏状态混合，模型能够更有效地学习和利用概念信息。这种混合的方式旨在提升模型的推理能力和可解释性。

技术框架：CoCoMix的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 使用标准的下一个token预测目标进行预训练；2) 使用预训练的LLM的隐藏层特征训练一个稀疏自编码器，用于提取连续概念；3) 在CoCoMix预训练阶段，模型同时预测下一个token和连续概念；4) 将预测的连续概念通过某种方式（例如线性变换）映射到与token隐藏状态相同的维度，然后将两者混合（例如相加或拼接）；5) 使用混合后的隐藏状态进行后续的token预测。

关键创新：CoCoMix的关键创新在于将离散的token预测与连续的概念表示相结合，并将其融入到LLM的预训练过程中。与传统的预训练方法相比，CoCoMix能够更有效地学习和利用概念信息，从而提升模型的性能和可解释性。此外，CoCoMix还提供了一种直接操纵模型内部推理过程的手段，增强了模型的可控性。

关键设计：CoCoMix的关键设计包括：1) 使用稀疏自编码器来学习连续概念，这有助于提取更具代表性和可解释性的概念表示；2) 将连续概念与token隐藏状态混合的方式，这需要仔细设计以确保概念信息能够有效地融入到模型的推理过程中；3) 联合优化token预测和概念预测的损失函数，这需要平衡两者之间的权重，以获得最佳的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CoCoMix在多个基准测试中优于标准的下一个token预测方法。例如，在语言建模任务中，CoCoMix实现了更低的困惑度。在下游推理任务中，CoCoMix也取得了显著的性能提升。此外，研究还发现，将概念学习和交错融合到一个端到端框架中对于性能提升至关重要。

🎯 应用场景

CoCoMix具有广泛的应用前景，包括但不限于：提升语言模型的推理能力、增强模型的可解释性和可控性、改进下游任务的性能、以及为模型提供更细粒度的知识表示。该方法尤其适用于需要高度可解释性和可控性的应用场景，例如医疗诊断、金融风控等。

📄 摘要（原文）

Next token prediction has been the standard training objective used in large language model pretraining. Representations are learned as a result of optimizing for token-level perplexity. We propose Continuous Concept Mixing (CoCoMix), a novel pretraining framework that combines discrete next token prediction with continuous concepts. Specifically, CoCoMix predicts continuous concepts learned from a pretrained sparse autoencoder and mixes them into the model's hidden state by interleaving with token hidden representations. Through experiments on multiple benchmarks, including language modeling and downstream reasoning tasks, we show that CoCoMix is more sample efficient and consistently outperforms standard next token prediction, knowledge distillation and inserting pause tokens. We find that combining both concept learning and interleaving in an end-to-end framework is critical to performance gains. Furthermore, CoCoMix enhances interpretability and steerability by allowing direct inspection and modification of the predicted concept, offering a transparent way to guide the model's internal reasoning process.