該研究可以通過梯度下降進行端到端的優(yōu)化，因為連續(xù)思維是完全可微的。

原標題：田淵棟團隊論文火了！連續(xù)思維鏈優(yōu)于CoT，打開LLM推理新范式
文章來源：機器之心
內容字數：9402字

提升LLM推理能力的新方法：Coconut

近年來，隨著大語言模型（LLM）和思維鏈（CoT）的發(fā)展，語言已成為機器推理的主要媒介。然而，研究者們提出，語言空間并非始終是推理的最佳選擇。為此，Meta和加州大學圣地亞哥分校的研究團隊提出了一種新方法——Coconut（連續(xù)思維鏈），旨在探索LLM在潛在空間中的推理能力。

1. Coconut方法概述

Coconut通過對傳統思維鏈的簡單修改，解放了推理過程。該方法直接將最后的隱藏狀態(tài)作為下一個token的輸入，而不再依賴語言token。這種方法使得推理過程完全可微，能夠通過梯度下降進行端到端優(yōu)化。

2. 實驗設計與數據集

研究團隊通過三個數據集驗證了Coconut方法的有效性，包括數學推理任務（GSM8k）和邏輯推理任務（ProntoQA與ProsQA）。在實驗中，團隊使用預訓練的GPT-2模型，并進行多階段的漸進式訓練，逐步增加模型的推理難度。

3. 結果與討論

實驗結果表明，Coconut顯著提高了LLM的推理能力，尤其在復雜的邏輯推理任務中表現優(yōu)于傳統的CoT方法。通過鏈式組合的連續(xù)思維，模型能夠在潛在空間中進行高效推理，進一步增強了其規(guī)劃能力。

4. 連續(xù)思維的優(yōu)勢

連續(xù)思維不僅能夠編碼多個潛在的下一個步驟，還能夠在推理過程中避免早期決策的困難。這種從發(fā)散到收斂的推理機制使得模型能夠更有效地處理復雜問題，并且在需要大量規(guī)劃的任務中表現出色。

5. 未來研究方向

盡管Coconut方法取得了顯著成果，但研究者們指出，模型仍需指導來學習潛在空間的推理。未來的研究可以進一步探索如何優(yōu)化這種連續(xù)思維的表示，以提升LLM在不同任務中的適應能力和推理效率。

總之，Coconut方法為提升大語言模型的推理能力提供了新的視角和方法，展現了潛在空間推理的巨大潛力。

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