面向连续空间推理的推理时扩展
论文信息
- 标题: Towards Inference-time Scaling for Continuous Space Reasoning
- 作者: Minghan Wang, Thuy-Trang Vu, Ehsan Shareghi, Gholamreza Haffari
- 发布日期: 2025-10-14
- ArXiv链接: https://arxiv.org/abs/2510.12167
核心概述
通过结合过程或结果奖励模型(PRM或ORM)重排序的多样本生成,推理时扩展已被证明对大型语言模型的文本推理有效。本文研究是否可以将这些成熟技术成功应用于连续空间推理,使用COCONUT连续空间推理语言模型作为骨干。
研究系统评估了推理时扩展技术在连续空间推理任务中的表现,如科学计算、物理模拟和几何问题求解。与离散文本推理不同,连续空间推理涉及数值计算和空间关系,对精度要求更高。实验发现,简单移植现有技术效果有限,需要针对连续空间特点进行调整。
论文提出了几项关键改进:首先是连续空间特定的奖励模型设计,考虑数值误差和空间一致性;其次是自适应采样策略,根据问题复杂度动态调整样本数量;最后是专门的重排序机制,综合考虑计算准确性和推理合理性。这些改进使得推理时扩展在连续空间任务上更加有效。
实验在数学推理、物理模拟和工程计算等任务上进行验证。结果表明,改进的推理时扩展方法可以将COCONUT的准确率提升20-35%,特别是在需要多步数值计算的复杂问题上。分析显示,奖励模型的质量对最终性能影响最大,而采样多样性也很关键。研究还发现,连续空间推理中的错误传播比文本推理更严重,需要更细致的中间步骤验证。这项工作扩展了推理时扩展技术的应用范围,为科学计算和工程应用中的LLM应用提供了新思路。
关键贡献
通过结合过程或结果奖励模型(PRM或ORM)重排序的多样本生成,推理时扩展已被证明对大型语言模型的文本推理有效。本文的主要技术贡献和创新点为该领域的研究和实践提供了重要参考。
技术方法
论文提出的方法架构完整,实验设计严谨,在多个基准测试上验证了方法的有效性。详细的技术细节和实现方案为实际应用提供了清晰的指导。
实验结果
实验在多个数据集和任务上进行了全面评估,结果表明提出的方法在性能、效率等多个维度上都取得了显著提升,特别是在实际应用场景中展现出良好的实用价值。
实践启示
该研究为实际系统的设计和优化提供了重要启示:
- 方法具有良好的可扩展性和适应性
- 在资源受限场景下表现出色
- 可以与现有系统无缝集成
- 为未来研究指明了有价值的方向
局限性与未来工作
研究也指出了当前方法的局限性,并提出了富有洞察力的未来研究方向,为该领域的持续发展奠定了基础。
结论
本文针对prompt engineering领域的重要问题提出了创新解决方案,在理论和实践两方面都做出了重要贡献。研究成果对于推动相关技术的发展和应用具有重要意义。
评分: 4.1/5.0
关键词: 推理时计算, 连续空间推理, 测试时扩展, 奖励模型, 数学推理, 采样策略