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自适应思维：大型语言模型何时在潜在空间中思考
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）在推理中引入了中间思维链（CoT）能力。研究表明，自一致性可作为思维必要性的指标，较低的一致性表明查询需要更多思考。基于此，提出了Sonata方法，能够自适应分配思维预算，优化性能与效率的平衡。实验结果显示，Sonata在保持准确率的同时，思维令牌减少20%至80%。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）引入了中间思维链（CoT）能力，能够在生成答案之前进行推理。
- 自一致性被用作思维必要性的指标，较低的一致性表明查询需要更多思考。
- Sonata方法能够自适应分配思维预算，以优化性能与效率的平衡。
- Sonata通过一个适配器在查询预填充阶段直接预测自一致性，几乎不增加推理的计算开销。
- 实验结果显示，Sonata在保持准确率的同时，思维令牌减少20%至80%。
❓
延伸问答
大型语言模型如何进行推理？
大型语言模型通过引入中间思维链（CoT）能力，在生成答案之前进行推理。
什么是自一致性，它在思维中有什么作用？
自一致性是多个推理路径之间的协议，用作思维必要性的指标，较低的一致性表明查询需要更多思考。
Sonata方法是如何优化思维预算的？
Sonata方法通过自适应分配思维预算，优化性能与效率的平衡，几乎不增加推理的计算开销。
Sonata方法的实验结果如何？
实验结果显示，Sonata在保持准确率的同时，思维令牌减少20%至80%。
Sonata方法的适用性如何？
Sonata方法的适配器在训练后可转移到不同任务上，具有广泛的适用性。
Sonata方法与现有的思维链压缩方法有什么关系？
Sonata方法与现有的思维链压缩方法是正交的，能够在管理思维预算时实现进一步的效率提升。
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