主要观点总结
研究团队提出了一种新的方法Coconut，通过连续思维链来探索大型语言模型在潜在空间中的推理潜力。Coconut涉及对传统思维过程的简单修改，通过将最后的隐藏状态作为下一个token的输入嵌入，将推理从语言空间中解放出来。实验表明，Coconut增强了LLM的推理能力，特别是在数学和逻辑推理方面。
关键观点总结
关键观点1: Coconut方法简介
Coconut是一种新的范式，通过连续思维链来探索大型语言模型（LLM）在潜在空间中的推理潜力。该方法涉及对传统思维过程的简单修改，使LLM能够在潜在空间中进行推理，而不是仅限于语言空间。
关键观点2: Coconut与传统语言模型推理的区别
传统语言模型推理主要通过语言链进行，而Coconut则通过连续思维进行推理，这种推理模式可以同时编码多个潜在下一步，实现类似于广度优先搜索的推理过程。此外，Coconut还能够通过特殊token来标记潜在思维模式的开始和结束。
关键观点3: Coconut的实验结果
研究团队通过多个数据集验证了Coconut在连续潜空间中进行推理的可行性。实验表明，Coconut有效增强了LLM的推理能力，特别是在数学和逻辑推理方面。此外，研究团队还通过案例分析展示了Coconut中潜在推理机制的工作原理。
关键观点4: Coconut的潜在推理机制分析
研究团队使用Coconut的变体对潜在推理过程进行了分析。实验表明，随着更多的推理在连续思维中进行，模型的规划能力得到了提升。此外，通过分析模型在潜在空间中的搜索树，研究团队发现模型能够优先探索有希望的节点并逐步消除不正确的选项。
关键观点5: 潜在空间推理的优势
研究团队探讨了潜在空间推理在规划中的优势。通过测量节点在树中的高度来量化探索潜力，他们发现高度较低的节点更容易评估。此外，通过延迟做出决策并在潜在推理过程中不断探索，模型能够更容易地区分出正确和错误的节点。
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机器之心报道 机器之心编辑部 一个非常简单的更改，就能提高 LLM 推理能力。 在认知科学领域，关于语言是用于思考还是用于交流的辩论一直持续。 随着 LLM 和 CoT 的兴起，语言已经成为机器推理的默认媒介 —— 但它真的是最佳方法吗？ 一般而言，LLM 被限制在语言空间（language space）内进行推理，并通过思维链（CoT）来表达推理过程，从而解决复杂的推理问题。 然而，语言空间可能并不总是最适合推理的。例如，很多单词 token 主要用于文本连贯性，而不是推理本身，而一些关键 token 则需要复杂的规划，这种差异给 LLM 带来巨大的挑战。 为了探索 LLM 在不受限制潜在空间中的推理潜力，而非使用自然语言，来自 Meta、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出了一种新的范式 ——Coconut（连续思维链，Chain of Continuous Thought），来探索 LLM 在潜在空间中
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