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Training Large Language Models for Reasoning in Continuous Latent Space
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内容提要
本研究提出Coconut范式，以解决大型语言模型在语言空间推理中的局限性。实验结果显示，Coconut在多个推理任务中有效提升了LLM的表现，尤其在逻辑推理任务上优于传统思维链方法。
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关键要点
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本研究提出Coconut范式，以解决大型语言模型在语言空间推理中的局限性。
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Coconut利用LLM的最后隐藏状态作为推理状态的表征。
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实验结果显示，Coconut在多个推理任务中有效提升了LLM的表现。
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在需要大量回溯的逻辑推理任务中，Coconut优于传统的思维链方法。
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该研究为潜在推理的发展提供了新的视角。
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