基于潜在推理的测试时计算扩展：循环深度方法

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论文概述

这项研究提出了一种全新的语言模型架构，通过在潜在空间中进行隐式推理来实现测试时计算的扩展。与传统方法通过生成更多token来扩展推理能力不同，该模型采用了循环块迭代的创新设计，能够在测试时展开至任意深度，从而在不增加输出长度的情况下显著提升推理能力。研究团队将概念验证模型扩展到35亿参数，在计算效率上达到相当于500亿参数传统模型的水平，且无需专门训练数据，可在小上下文窗口下工作。

论文信息：

  • 发布时间：2025-02-07
  • 作者：Jonas Geiping, Sean McLeish, Neel Jain, John Kirchenbauer, Siddharth Singh, Brian R. Bartoldson, Bhavya Kailkhura, Abhinav Bhatele, Tom Goldstein
  • 研究方向：提示工程 (Prompt Engineering), 测试时计算 (Test-Time Compute), 推理扩展 (Reasoning Scaling)
  • 核心技术：潜在推理 (Latent Reasoning), 循环深度 (Recurrent Depth), 隐式推理 (Implicit Reasoning)

研究背景

传统语言模型通过生成更多推理步骤(如Chain-of-Thought)来提升推理能力，但这种方法面临上下文长度爆炸和表达局限的问题。本研究针对以下问题展开：

现有问题

  • 通过生成更多token来扩展推理会导致上下文长度爆炸，增加计算成本
  • 许多深层推理过程难以用自然语言准确表达，限制了模型的推理深度
  • 现有推理扩展方法通常需要专门的训练数据和大上下文窗口
  • 模型规模扩展成本高昂，难以通过简单增大模型来提升推理能力

研究动机

本研究旨在探索一种不依赖token生成的推理扩展方法，通过架构创新在潜在空间中进行隐式推理，特别关注循环深度架构 (Recurrent Depth Architecture)、潜在空间推理 (Latent Space Reasoning)、测试时计算扩展 (Test-Time Compute Scaling) 等关键技术。

核心方法

方法概述

该研究提出的循环深度架构包含一个可在测试时反复迭代的循环块。核心设计：(1) 循环块 - 一个Transformer块，可在潜在空间中反复应用于隐藏状态；(2) 迭代推理 - 每次迭代都对隐藏状态进行精炼，实现更深层次的推理，无需生成中间token；(3) 动态深度 - 在测试时可根据任务难度调整迭代次数，简单任务少迭代，复杂任务多迭代；(4) 参数共享 - 循环块共享参数，控制模型规模，同时通过迭代次数扩展计算。训练采用端到端方式，模型学习如何在潜在空间中进行有效推理，无需Chain-of-Thought等显式推理步骤的监督。实验表明，35亿参数模型在计算效率上相当于500亿参数传统模型。

本方法的核心在于通过循环架构在潜在空间中进行隐式推理，将计算扩展从生成更多token转变为更深的潜在推理，实现了推理能力和效率的双重提升。

关键创新点

创新 1：提出基于循环深度的新型语言模型架构，实现测试时计算的动态扩展

创新 2：通过潜在空间迭代推理，捕获难以语言化的推理过程

创新 3：无需专门训练数据，可在小上下文窗口下高效工作

创新 4：将概念验证模型扩展至35亿参数，达到500亿参数传统模型的计算等效性能

创新 5：在推理基准测试中展示显著性能提升，验证方法有效性

创新 6：为测试时计算扩展提供了不依赖token生成的新范式

创新 7：证明了架构创新在提升推理能力方面的重要价值

技术特点

  • 循环架构：通过循环块实现可扩展的推理深度
  • 潜在推理：在隐藏状态空间中进行推理，无需语言化
  • 动态深度：测试时可根据任务难度调整推理深度
  • 参数高效：通过参数共享控制模型规模
  • 零依赖训练：无需Chain-of-Thought等专门训练数据
  • 小窗口友好：不依赖大上下文窗口

实验结果

Benchmark 性能

该方法在多个推理基准测试中都展现出显著优势：(1) 数学推理 - 在GSM8K、MATH等数学推理任务上，35亿参数模型达到了接近传统500亿参数模型的性能；(2) 逻辑推理 - 在需要多步逻辑推理的任务上，通过增加迭代深度显著提升准确率；(3) 常识推理 - 在CommonsenseQA等任务上，表现优于同规模的传统模型；(4) 计算效率分析 - 相同推理深度下，计算成本远低于生成等量Chain-of-Thought token；(5) 深度扩展性 - 推理性能随迭代深度持续提升，展现出良好的扩展性；(6) 消融实验 - 验证了循环架构和潜在推理各自的贡献。关键发现：潜在推理确实能捕获难以语言化的推理过程；计算效率优势随任务复杂度增加而更加显著。

性能分析

实验结果表明，该方法在推理任务上的表现特别突出，尤其是在需要复杂多步推理的场景中。35亿参数模型通过循环深度扩展，达到了传统500亿参数模型的计算等效性能，这证明了架构创新在提升模型能力方面的巨大潜力。方法的零依赖训练和小窗口特性使其在实际部署中更具优势。

关键发现

  • 潜在推理有效：在隐藏状态空间中进行的推理能够捕获难以语言表达的深层思考过程
  • 架构胜于规模：通过架构创新可以用更小的模型达到更大模型的性能
  • 动态深度关键：根据任务难度动态调整推理深度是实现高效推理的关键
  • 计算效率显著：相比生成大量token的方法，潜在推理大幅降低了计算成本

实际应用

适用场景

  • 数学问题求解：解决复杂的数学推理问题
  • 代码生成与调试：需要深层逻辑推理的编程任务
  • 科学推理：物理、化学等领域的复杂推理
  • 战略规划：需要多步前瞻性思考的决策任务

实现建议

在实际项目中应用循环深度架构时，建议：

  1. 选择合适的循环块：根据任务类型设计循环块的结构和参数
  2. 确定迭代策略：设计自适应的深度控制策略，根据任务难度调整迭代次数
  3. 优化训练过程：采用端到端训练，让模型自主学习潜在推理模式
  4. 平衡深度和效率：在推理质量和计算成本之间找到平衡点
  5. 监控隐藏状态：分析隐藏状态的演化，理解模型的推理过程

技术实现框架

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# 循环深度架构实现示例
class RecurrentDepthLM(nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.config = config

        # 输入嵌入层
        self.embedding = nn.Embedding(
            config.vocab_size,
            config.hidden_size
        )

        # 前置Transformer层（不循环）
        self.prefix_layers = nn.ModuleList([
            TransformerBlock(config)
            for _ in range(config.num_prefix_layers)
        ])

        # 循环块（测试时可多次迭代）
        self.recurrent_block = TransformerBlock(config)

        # 输出层
        self.lm_head = nn.Linear(
            config.hidden_size,
            config.vocab_size
        )

    def forward(self, input_ids, num_recurrent_iterations=1):
        # 输入嵌入
        hidden_states = self.embedding(input_ids)

        # 前置层处理
        for layer in self.prefix_layers:
            hidden_states = layer(hidden_states)

        # 循环推理：在潜在空间中迭代
        for _ in range(num_recurrent_iterations):
            # 循环块在潜在空间中精炼隐藏状态
            hidden_states = self.recurrent_block(hidden_states)

            # 可选：添加残差连接或门控机制
            # 帮助稳定深度迭代

        # 输出预测
        logits = self.lm_head(hidden_states)

        return logits

    def generate_with_adaptive_depth(
        self,
        input_ids,
        max_iterations=10,
        confidence_threshold=0.95
    ):
        """自适应深度生成：根据模型置信度调整推理深度"""

        # 初始推理
        logits = self.forward(input_ids, num_recurrent_iterations=1)
        confidence = self.compute_confidence(logits)

        # 如果置信度不足，增加推理深度
        num_iterations = 1
        while confidence < confidence_threshold and num_iterations < max_iterations:
            num_iterations += 1
            logits = self.forward(input_ids, num_recurrent_iterations=num_iterations)
            confidence = self.compute_confidence(logits)

        return logits, num_iterations

    def compute_confidence(self, logits):
        """计算模型的置信度"""
        probs = torch.softmax(logits, dim=-1)
        max_probs, _ = torch.max(probs, dim=-1)
        return max_probs.mean().item()


# 训练示例
def train_recurrent_depth_model(model, train_data):
    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)

    for batch in train_data:
        # 随机选择迭代深度进行训练
        # 这样模型学习在不同深度下进行推理
        num_iterations = random.randint(1, 5)

        # 前向传播
        logits = model(
            batch['input_ids'],
            num_recurrent_iterations=num_iterations
        )

        # 计算损失
        loss = F.cross_entropy(
            logits.view(-1, model.config.vocab_size),
            batch['labels'].view(-1)
        )

        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()


# 测试时使用
def test_with_variable_depth(model, test_inputs):
    results = []

    for input_ids in test_inputs:
        # 简单问题可能只需要少量迭代
        # 复杂问题会自动增加迭代次数
        logits, depth_used = model.generate_with_adaptive_depth(
            input_ids,
            max_iterations=10
        )

        results.append({
            'logits': logits,
            'depth_used': depth_used
        })

    return results

相关资源

  • arXiv 论文：arXiv:2502.05171
  • 相关论文：Chain-of-Thought Prompting、Test-Time Compute、Recurrent Neural Networks
  • 相关技术：Implicit Reasoning、Latent Space Processing、Adaptive Depth
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