大模型思考词揭示信息高峰现象,中国团队发现互信息峰值提升推理性能20%

2025-09-28 10:49:38 5317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,已在国际顶级期刊和会议发表论文100余篇,其中以第一作者/通讯作者身份在JMLR、IEEE TPAMI、Artificial Intelligence等权威期刊及ICML、NeurIPS等顶级会议发表论文近50篇。

当大模型在解题过程中输出"Hmm..."、"Wait, let me think"、"Therefore..."等拟人化表达时,这些"思考词"究竟代表真正的思维过程,还是仅为模 仿人类的语言修饰?这个核心问题近日由中国人大高瓴人工智能学院、上海人工智能实验室、伦敦大学学院和大连理工大学的联合研究团队通过信息论方法给出了实证解答。

研究团队在最新论文中发现: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呈现数倍激增。这种现象被定义为"信息高峰"与"决策拐点",而非偶然的语言装饰。基于这一突破性发现,团队开发出无需额外训练即可提升模型推理性能的创新方法,相关代码已开源。

论文标题:Demystifying Reasoning Dynamics with Mutual Information: Thinking Tokens are Information Peaks in LLM Reasoning
论文链接:https://arxiv.org/abs/2506.02867
代码仓库:https://github.com/ChnQ/MI-Peaks

关键发现一:推理过程中的信息脉冲现象
通过追踪DeepSeek-R1等推理型大模型的隐空间表征,研究者发现模型推理并非匀速进行,而是存在显著的"互信息峰值"(MI Peaks)。这些稀疏但关键的峰值点如同推理路径上的强光路标,其时刻的表征蕴含着指向正确答案的核心信息。理论分析 证实,互信息积累程度与回答正确率呈正相关。

对比实验显示,非推理模型(non-reasoning LLMs)的互信息波动较弱且整体数值较低,这表明推理能力训练不仅能提升整体信息编码效率,还能催生互信息峰值现象。

关键发现二:思考词的信息载体作用
研究发现互信息峰值时刻的表征解码后,最常对应三类典型"思考词":
1. 反思型(如"Hmm"、"Wait")
2. 逻辑型(如"Therefore"、"So")
3. 行动型(如"Let"、"First")

干预实验证实,抑制这些思考词会显著降低模型在GSM8K等数学推理数据集的表现,而随机屏蔽普通词汇则影响甚微。这表明思考词是信息高峰的语言表征,在推理过程中扮演着关键决策点的角色。

实践应用:性能提升新范式
基于研究发现,团队提出两种创新方法:
1. 表征循环(RR):在检测到思考词时,将其对应表征重新输入模型进行深度计算。在AIME24等基准测试中,该方法使DeepSeek-R1模型准确率最高提升20%。
2. 测试时扩展(TTTS):在额外计算预算下,强制模型以思考词开头继续生成。实验显示该方法能突破原始模型的性能瓶颈,在6144token预算时实现反超。

这项研究首次通过信息论方法揭示了大型语言模型的动态推理机制,不仅为理解模型"黑箱"提供了新视角,更开发出切实有效的性能优化方案。研究者期待这项工作能推动对模型推理机制的深入理解,并为提升AI推理能力开辟新路径。

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总结:

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