Dual-Density Inference for Efficient Language Model Reasoning
作者: Zhengyi Zhao, Shubo Zhang, Yuxi Zhang, Huimin Wang, Binyang Li, Kam-Fai Wong
分类: cs.CL
发布日期: 2025-12-17
💡 一句话要点
提出Denser双密度推理框架，提升LLM在复杂推理问答任务中的效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 双密度推理 语言模型 高效推理 问答系统 压缩推理
📋 核心要点
- 现有LLM推理方法在中间步骤和最终答案中使用相同语言密度，导致计算冗余。
- Denser框架通过区分推理和回答阶段，分别优化信息密度，实现高效推理。
- 实验表明，Denser在保持或提升准确率的同时，显著降低了token消耗，提升效率。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在复杂推理任务中表现出令人印象深刻的能力。然而，目前的方法对中间推理和最终答案都采用统一的语言密度，导致计算效率低下。我们的观察发现，推理过程为模型自身服务，而回答则为人类理解服务。这种区别使得可以使用压缩的、符号丰富的语言进行中间计算，同时保持人类可读的最终解释。为了解决这种低效问题，我们提出了Denser：双密度推理框架，该框架分别优化推理和回答阶段的信息密度。我们的框架通过三个组件实现这一点：一个分析输入问题的查询处理模块，一个用于高效中间计算的高密度压缩推理机制，以及一个将压缩推理转换为人类可读解决方案的答案生成组件。跨多个推理问答基准的实验评估表明，与标准的思维链方法相比，Denser最多可减少62%的token消耗，同时保持或提高准确性。这些效率提升对于传统方法生成大量解释的复杂多步骤推理问题尤其重要。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在复杂推理问答任务中计算效率低下的问题。现有方法，如Chain-of-Thought，在推理的中间步骤和最终答案中都使用相同的语言密度，产生了大量冗余的token，增加了计算成本。这种统一的密度忽略了推理过程主要是为模型自身服务，而回答才是为了人类理解服务的本质。
核心思路：Denser的核心思路是采用“双密度”推理，即对中间推理过程使用高密度、压缩的语言表示，而对最终答案则使用人类可读的自然语言。通过这种方式，模型可以在内部高效地进行计算和推理，同时仍然能够提供清晰易懂的解释。这种设计基于观察：推理过程是模型内部的计算过程，可以使用更紧凑的表示，而最终答案需要易于人类理解。
技术框架：Denser框架包含三个主要模块：1) 查询处理模块：负责分析输入问题，理解问题的需求和约束。2) 高密度压缩推理机制：使用压缩的、符号丰富的语言进行中间推理计算，减少token数量，提高计算效率。3) 答案生成模块：将压缩的推理结果翻译成人类可读的自然语言答案，确保最终输出的可理解性。整个流程是：输入问题 -> 查询处理 -> 压缩推理 -> 答案生成 -> 输出答案。
关键创新：Denser最重要的创新点在于其“双密度”推理的思想，它打破了传统方法中推理和回答使用统一语言密度的限制，根据不同阶段的需求采用不同的表示方式。这种方法能够显著减少token消耗，提高计算效率，同时保持或提升准确率。与现有方法的本质区别在于，Denser更加关注推理过程的计算效率，并针对性地进行了优化。
关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，高密度压缩推理机制的设计是关键，可能涉及到特定的编码方式、知识表示方法或符号化技术，以实现高效的推理计算。答案生成模块可能需要使用一些自然语言生成技术，将压缩的推理结果转换成流畅、自然的语言。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Denser在多个推理问答基准测试中，与标准的Chain-of-Thought方法相比，最多可减少62%的token消耗，同时保持或提高准确性。尤其是在复杂的多步骤推理问题中，Denser的效率提升更为显著。这些结果验证了Denser框架的有效性和优越性。
🎯 应用场景
Denser框架可应用于各种需要复杂推理的问答系统，例如科学问答、数学问题求解、常识推理等。通过降低计算成本，Denser可以使LLM在资源受限的环境中更高效地运行，并促进LLM在移动设备、嵌入式系统等领域的应用。未来，Denser的思路可以推广到其他NLP任务，例如机器翻译、文本摘要等。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have shown impressive capabilities in complex reasoning tasks. However, current approaches employ uniform language density for both intermediate reasoning and final answers, leading to computational inefficiency. Our observation found that reasoning process serves a computational function for the model itself, while answering serves a communicative function for human understanding. This distinction enables the use of compressed, symbol-rich language for intermediate computations while maintaining human-readable final explanations. To address this inefficiency, we present Denser: \underline{D}ual-d\underline{ens}ity inf\underline{er}ence, a novel framework that optimizes information density separately for reasoning and answering phases. Our framework implements this through three components: a query processing module that analyzes input problems, a high-density compressed reasoning mechanism for efficient intermediate computations, and an answer generation component that translates compressed reasoning into human-readable solutions. Experimental evaluation across multiple reasoning question answering benchmarks demonstrates that Denser reduces token consumption by up to 62\% compared to standard Chain-of-Thought methods while preserving or improving accuracy. These efficiency gains are particularly significant for complex multi-step reasoning problems where traditional methods generate extensive explanations.