大模型思考词汇暗藏信息高峰,中国团队揭秘推理动态并开源性能提升方案

2025-09-28 20:17:31 3520次浏览

  

中国人民大学长聘副教授、博士生导师刘勇,作为国家级高层次青年人才,长期致力于机器学习基础理论研究。他在机器学习领域顶级期刊JMLR、IEEE TPAMI、Artificial Intelligence及顶级会议ICML、NeurIPS等发表论文100余篇,其中以第一作者/通讯作者发表近50篇。

当大模型在解题过程中输出"Hmm..."、"Wait, let me think"、"Therefore..."等看似人类化的思考词汇时,我们不禁要问:这些词汇是否真正反映了模型的思考过程,还是仅为模仿人类行为的语言装饰?这些表达究竟是模型的"顿悟时刻",还是纯粹的"表演技巧"?

来自中国人民大学高瓴人工智能学院、上海人工智能实验室、伦敦大学学院(UCL)和大连理工大学的联合研究团队在最新研究中给出了明确答案。他们运用信息论方法,首次精准解析了大模型内部的推理动态,发现当这些"思考词"出现时,模型隐空间中关于正确答案的信息量会突然激增数倍。这一现象并非偶然,而是真实的"信息高峰"与"决策拐点"。

基于这一突破性发现,研究团队开发了无需额外训练即可显著提升模型推理性能的创新方法,相关代 码已开源。研究成果以《Demystifying Rea soning Dynamics with Mutual Information: Thinking Tokens are Information Peaks in LLM Reasoning》为题发表,论文及代码链接如下:论文:https://arxiv.org/abs/2506.02867代码:https://github.com/ChnQ/MI-Peaks

核心发现一:推理过程中的"信息高峰"现象

研究人员通过追踪DeepSeek-R1等推理型大模型的隐空间表征,测量其与正确答案的互信息(MI)变化,发现模型推理并非匀速进行,而是存在显著的"信息脉冲"。在特定步骤,互信息值会突然飙升,形成稀疏但关键的"互信息峰值"( MI Peaks)。理论分析证明,这些峰值点处的表征蕴含着指向正确答案的关键信息,且互信息积累程度与回答正确率呈正相关。

对比实验显示,非推理型模型(non-reasoning LLMs)的互信息波动较小,峰值现象不明显,这表明推理能力强化训练不仅提升了模型整体信息编码能力,还催生了互信息峰值现象。

核心发现二:思考词汇的信息载体作用

研究发现,这些互信息峰值时刻对应的语言表达正是各类"思考词汇":包括反思/停顿型(如"Hmm"、"Wait")、逻辑/过渡型(如"Therefore"、"So")和行动型(如"Let"、"First")。研究团队将这些承载关键信息、推动模型思考的词汇命名为"thinking tokens"。

干预实验证实,抑制思考词 汇生成会显著影响模型在GSM8K、MATH等数学推理数据集上的表现,而随机屏蔽普通词汇则影响甚微,这充分证明了思考词汇对模型推理的关键作用。< /p>

创新应用:提升推理性能的新方法

基于上述发现,研究团队提出了两种无需训练的实用方法:

1. 表征循环(Representation Recycling - RR):当检测到思考词汇时,将其对应表征重新输入模型进行额外计算。在GSM8K、MATH500等基准测试中,该方法使模型性能显著提升,如在AIME24上使DeepSeek-R1-Distill-LLaMA-8B准确率相对提高20%。

2. 基于思考词汇的测试时扩展(TTTS):在额外计算预算下,强制模型以思考词汇开头继续生成内容。实验显示,随着token预算增加,TTTS能持续提升模型性能,在AIME24上最终超越原始模型表现。

这项研究开创性地揭示了大型语言模型的推理动态机制,为理解模型"黑箱"提供了新 视角。通过实证验证思考词汇的关键作用,并开发出切实可行的性能提升方案,该成果对推动人工智能推理能力发展具有重要意义。

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