Knowing Before Saying: LLM Representations Encode Information About Chain-of-Thought Success Before Completion

📄 arXiv: 2505.24362v2 📥 PDF

作者: Anum Afzal, Florian Matthes, Gal Chechik, Yftah Ziser

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-30 (更新: 2025-06-02)

💡 一句话要点

提出基于LLM表示的分类器以预测Chain-of-Thought成功性

🎯 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: Chain-of-Thought 零-shot学习 推理过程 LLM表示 分类器 早期停止 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在Chain-of-Thought推理过程中，成功性预测依赖于生成的token，导致性能受限。
  2. 论文提出了一种基于LLM表示的探测分类器，能够在生成token之前预测推理成功性，提升了推理效率。
  3. 实验结果显示，早期停止推理仍能提高性能，且基于LLM的分类器在早期阶段就能有效捕捉关键信息。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了在完成之前是否可以预测零-shot Chain-of-Thought (CoT) 过程的成功性。我们发现，基于LLM表示的探测分类器在生成第一个token之前就能表现良好，这表明推理过程中的关键信息在初始步骤的表示中已经存在。相比之下，依赖生成token的强BERT基线表现较差，可能是因为它依赖于浅层语言线索而非深层推理动态。我们的实验表明，尽管早期停止推理仍能提升性能，但与完整推理相比仍存在差距。这些发现为优化CoT的效率提供了重要见解。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在Chain-of-Thought推理过程中，如何在生成token之前预测推理成功性的问题。现有方法依赖生成的token，导致性能受限，无法有效利用初始信息。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM表示构建探测分类器，能够在推理开始时就捕捉到关键信息，从而预测推理的成功性。这种设计旨在减少对生成token的依赖，提高推理效率。

技术框架：整体架构包括LLM表示的提取、探测分类器的训练和评估。主要模块包括初始表示的获取、分类器的构建和性能评估。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种能够在推理早期阶段进行成功性预测的分类器，与依赖生成token的传统方法本质上不同，能够更早地利用推理信息。

关键设计：关键设计包括选择合适的损失函数以优化分类器的性能，设置合理的超参数以确保分类器在不同推理阶段的有效性，以及设计网络结构以充分利用LLM的表示能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于LLM的探测分类器在生成第一个token之前就能有效预测推理成功性，性能显著优于传统的BERT基线。早期停止推理的实验显示，尽管性能有所提升，但与完整推理相比仍存在一定差距，表明该方法在推理效率上具有潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的推理任务、智能问答系统和对话系统等。通过优化Chain-of-Thought的推理效率，可以在实际应用中提升系统的响应速度和准确性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We investigate whether the success of a zero-shot Chain-of-Thought (CoT) process can be predicted before completion. We discover that a probing classifier, based on LLM representations, performs well \emph{even before a single token is generated}, suggesting that crucial information about the reasoning process is already present in the initial steps representations. In contrast, a strong BERT-based baseline, which relies solely on the generated tokens, performs worse, likely because it depends on shallow linguistic cues rather than deeper reasoning dynamics. Surprisingly, using later reasoning steps does not always improve classification. When additional context is unhelpful, earlier representations resemble later ones more, suggesting LLMs encode key information early. This implies reasoning can often stop early without loss. To test this, we conduct early stopping experiments, showing that truncating CoT reasoning still improves performance over not using CoT at all, though a gap remains compared to full reasoning. However, approaches like supervised learning or reinforcement learning designed to shorten CoT chains could leverage our classifier's guidance to identify when early stopping is effective. Our findings provide insights that may support such methods, helping to optimize CoT's efficiency while preserving its benefits.