Implicit Chain of Thought Reasoning via Knowledge Distillation

📄 arXiv: 2311.01460v1 📥 PDF

作者: Yuntian Deng, Kiran Prasad, Roland Fernandez, Paul Smolensky, Vishrav Chaudhary, Stuart Shieber

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-11-02

💡 一句话要点

通过知识蒸馏提出隐式推理链以解决推理能力不足问题

🎯 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: 隐式推理 知识蒸馏 语言模型 推理能力 多位数乘法 小学数学问题 深度学习 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有方法通常依赖显式的推理链，导致推理效率低下，无法解决某些复杂问题。
  2. 本研究提出通过语言模型的内部隐藏状态进行隐式推理，避免显式生成推理步骤。
  3. 实验结果表明，该方法在多位数乘法和小学数学问题上表现优异，解决了以往无法解决的任务。

📝 摘要（中文）

为了增强语言模型的推理能力，研究者通常通过提示或微调使其在给出最终答案之前生成推理步骤。然而，尽管人类有效地使用自然语言进行推理，但语言模型可能通过某些非自然语言的中间计算进行更有效的推理。本研究探索了一种替代推理方法：不显式生成推理步骤，而是利用语言模型的内部隐藏状态进行隐式推理。这些隐式推理步骤通过从训练有素的教师模型中蒸馏而来，推理过程在不同层的隐藏状态之间“垂直”进行。我们在多位数乘法任务和小学数学问题数据集上进行实验，发现该方法能够解决以前无法通过显式推理链解决的任务，且速度与无推理链相当。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决语言模型在推理过程中依赖显式推理链的不足，导致推理效率低下和无法解决某些复杂问题的挑战。

核心思路：提出通过语言模型的内部隐藏状态进行隐式推理，利用知识蒸馏从教师模型中提取推理步骤，避免逐步生成显式推理链。

技术框架：整体架构包括教师模型和学生模型，教师模型通过显式推理链进行训练，学生模型则通过蒸馏学习教师模型的隐式推理过程，推理在不同层的隐藏状态之间进行。

关键创新：最重要的创新在于将推理过程从“水平”生成转变为“垂直”蒸馏，利用隐藏状态之间的关系进行推理，显著提高了推理效率。

关键设计：在模型设计中，采用特定的损失函数来优化学生模型的学习过程，确保其能够有效地捕捉教师模型的隐式推理信息，同时调整网络结构以适应不同层次的隐藏状态交互。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，该方法在多位数乘法任务和小学数学问题上取得了显著提升，能够解决以往无法通过显式推理链解决的任务，且推理速度与无推理链相当，展示了隐式推理的高效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、自动问答系统和复杂问题求解等。通过提升语言模型的推理能力，可以在更多实际场景中实现更高效的智能决策和问题解决，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

To augment language models with the ability to reason, researchers usually prompt or finetune them to produce chain of thought reasoning steps before producing the final answer. However, although people use natural language to reason effectively, it may be that LMs could reason more effectively with some intermediate computation that is not in natural language. In this work, we explore an alternative reasoning approach: instead of explicitly producing the chain of thought reasoning steps, we use the language model's internal hidden states to perform implicit reasoning. The implicit reasoning steps are distilled from a teacher model trained on explicit chain-of-thought reasoning, and instead of doing reasoning "horizontally" by producing intermediate words one-by-one, we distill it such that the reasoning happens "vertically" among the hidden states in different layers. We conduct experiments on a multi-digit multiplication task and a grade school math problem dataset and find that this approach enables solving tasks previously not solvable without explicit chain-of-thought, at a speed comparable to no chain-of-thought.