Measuring Reasoning Utility in LLMs via Conditional Entropy Reduction

📄 arXiv: 2508.20395v1 📥 PDF

作者: Xu Guo

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-28

备注: 11 pages, 4 figures

💡 一句话要点

通过条件熵减少测量大语言模型的推理效用

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 推理效用 条件熵 生成模型 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有方法未能有效评估推理步骤对最终答案正确性的贡献，导致生成过程中的不必要干扰。
  2. 论文提出通过条件熵来量化推理链的效用，进而优化生成过程，避免无效推理。
  3. 实验结果表明，条件熵逐步降低与正确答案高度相关，而错误推理路径通常更长，提供了新的研究方向。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的进展通常依赖于生成中间推理步骤以提高准确性。然而，关于推理效用如何影响最终答案正确性的研究较少。由于自回归生成的随机性，生成更多上下文并不一定能提高答案的信心。如果我们能够在生成过程中预测某个推理步骤是否有用，就可以提前停止或修剪无效步骤，从而避免对最终决策的干扰。本文在MATH数据集上进行了一项oracle研究，使用Qwen2.5-32B和GPT-4o生成推理链，然后利用一个独立模型（Qwen3-8B）量化这些链对最终准确性的效用。结果表明，条件熵在步骤中逐渐降低与正确答案有强关联，而平坦或增加的熵往往导致错误答案。这些发现为未来设计高效的推理管道提供了基础，能够早期检测和避免无效推理。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效评估大语言模型生成的推理步骤对最终答案正确性的影响。现有方法未能充分考虑推理过程中的不确定性，导致生成的上下文可能无效。

核心思路：论文的核心思路是利用条件熵来量化推理步骤的效用，通过分析每一步的熵变化来判断推理的有效性，从而优化生成过程。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，使用Qwen2.5-32B和GPT-4o生成推理链；其次，利用Qwen3-8B模型量化推理链的效用；最后，通过条件熵分析评估每一步的贡献。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入条件熵作为评估推理步骤有效性的指标，能够在生成过程中动态调整推理策略，这与传统方法的静态评估方式有本质区别。

关键设计：在实验中，使用了特定的损失函数来优化模型的生成过程，并通过逐步扩展上下文来计算条件熵，确保每一步的推理都能被有效评估。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，条件熵在推理步骤中逐步降低与正确答案有显著关联，且错误推理路径的长度普遍较长。这一发现为推理过程的优化提供了新的视角，强调了有效推理的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、自动化问答系统和智能助手等，能够帮助提升模型在复杂推理任务中的表现。通过优化推理过程，未来的系统可以更高效地提供准确答案，减少用户的认知负担。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) often rely on generating intermediate reasoning steps to enhance accuracy. However, little work has examined how reasoning utility contributes to the final answer's correctness. Due to the stochastic nature of autoregressive generation, generating more context does not guarantee increased confidence in the answer. If we could predict, during generation, whether a reasoning step will be useful, we could stop early or prune ineffective steps, avoiding distractions in the final decision. We present an oracle study on MATH dataset, using Qwen2.5-32B and GPT-4o to generate reasoning chains, and then employing a separate model (Qwen3-8B) to quantify the utility of these chains for final accuracy. Specifically, we measure the model's uncertainty on the answer span Y at each reasoning step using conditional entropy (expected negative log-likelihood over the vocabulary) with context expanding step by step. Our results show a clear pattern: conditional entropy that decreases over steps is strongly associated with correct answers, whereas flat or increasing entropy often results in wrong answers. We also corroborate that incorrect reasoning paths tend to be longer than correct ones, suggesting that longer reasoning does not necessarily yield better outcomes. These findings serve as a foundation to inspire future work on designing efficient reasoning pipelines that detect and avoid unproductive reasoning early.