句子级预测：让大语言模型在高层抽象概念上进行推理

这项由韩国科学技术院(KAIST)的Hyeonbin Hwang、Byeongguk Jeon、Jiyeon Kim、Hoyeon Chang和Minjoon Seo，卡内基梅隆大学的Seungone Kim，伦敦大学学院的Sohee Yang，以及LG AI研究院的Seungpil Won、Dohaeng Lee和Youbin Ahn共同完成的研究，发表于2025年5月28日的arXiv预印本(arXiv:2505.22202v1)。这篇名为《Let's Predict Sentence by Sentence》的论文探讨了一个令人着迷的问题：大语言模型是否能像人类一样，在更高层次的抽象概念上进行推理，而不仅仅停留在单个词语的处理上。

我们都知道，目前的大语言模型(LMs)是如何工作的——它们预测下一个词，接着再预测下一个词，就这样一个接一个地生成内容。这有点像拼图游戏，模型在一块一块地拼出完整的图景。但是，人类思考却不是这样的。我们通常是以整个句子、完整的概念或想法为单位进行思考。比如当你思考"我明天要去公园"这个想法时，你的脑海中浮现的不是一个个单词，而是整个概念。

那么，有没有可能让AI也像人类一样，以更高层次的概念单位进行思考呢？这正是这项研究所探索的核心问题。研究团队提出了一个创新的框架，它可以让预训练好的语言模型从一个词一个词地生成内容，转变为一次预测整个句子的嵌入表示（可以想象成一整句话的"精华提取物"）。

这就像是教会了AI一种新的思考方式：不再是字斟句酌地一个词一个词往外蹦，而是先在"脑海"中构思好整个句子的意思，然后一次性表达出来。更妙的是，研究人员发现，这种方法不仅能保持推理质量，还能大大提高计算效率，平均减少了一半的计算量！

接下来，我们就一起深入了解这项研究是如何实现这一突破的，以及它为什么如此重要。

一、为什么我们需要句子级预测？

想象一下，你正在解决一个复杂的数学问题。你不会只关注下一个数字是什么，而是会思考整个解题步骤。例如，"我需要先计算这个方程的导数，然后找到临界点"——这是一个完整的思考单元。

目前的大语言模型采用的是自回归方式，也就是一次预测一个词。虽然这种方法已经取得了令人印象深刻的成功，特别是在使用思维链(Chain-of-Thought, CoT)提示时，模型能够生成连贯的推理步骤来解决复杂问题。但这种方法存在两个主要问题：

首先，计算效率低下。想象一下，如果每次你想到一个完整的想法，都必须一个字一个字地写出来，那会有多么低效。同样，AI在生成长篇推理链时，需要一个词一个词地生成，这意味着大量的计算资源被浪费在了这个过程中。

其次，这种细粒度的推理可能并不是最优的思考方式。人类思考往往在更高的抽象层次上进行，处理的是概念和命题，而不是单个词语。

研究者们提出了一个引人深思的问题：我们能否让预训练好的语言模型直接在句子层面上进行推理，以更接近人类思维的方式工作？这不仅可能提高效率，还可能使模型的推理能力更加强大。

二、句子嵌入：从词语到概念的飞跃

在深入了解研究方法之前，我们需要理解什么是"句子嵌入"。想象一下，如果我们能把一整句话的含义压缩成一个数字向量（就像把一杯果汁压缩成果汁精华），然后模型可以直接处理这些"精华"，而不是原始的单词序列，这就是句子嵌入的基本思想。

研究团队探索了两种不同类型的句子嵌入方法，这两种方法源自经典的表示学习理论：

1. 语义嵌入(Semantic Embeddings)：这种方法专注于保存句子的表面含义。就像是给一句话拍照，尽可能精确地记录下它的样子。具体来说，研究者使用自编码器(autoencoder)训练模型，让它学会将一个句子压缩成一个向量，然后再从这个向量重建出原始句子。这确保了嵌入向量包含了重建句子所需的所有语义信息。

2. 上下文嵌入(Contextual Embeddings)：这种方法关注的是句子在特定上下文中的预测作用。不只是记录句子本身，还要捕捉它与前后文的关系。具体来说，研究者训练模型预测下一个句子，使嵌入向量能够编码与预测相关的上下文结构。这就像是教模型理解故事的发展脉络，而不仅仅是单个句子的含义。

研究者还尝试了一种混合方法，通过对比学习(contrastive learning)将上下文嵌入与相应的语义嵌入对齐，这就像是在教模型既要理解句子本身的含义，又要理解它在整体推理中的作用。

三、句子级推理的框架设计

有了句子嵌入，研究团队接下来构建了一个完整的句子级推理框架。这个框架的核心是一个称为"潜在模型"(Latent Model)的组件，它是一个改造过的Transformer解码器，被训练用来预测下一个句子的嵌入表示。

整个框架的工作流程是这样的：

首先，模型接收一个自然语言问题和之前生成的句子嵌入序列。例如，当解决一个数学问题时，模型会看到问题描述和之前几个推理步骤的嵌入表示。

然后，潜在模型预测下一个句子步骤的嵌入表示。这就像是模型在思考："基于我已经知道的信息，下一个推理步骤应该是什么？"

最后，这个预测的嵌入可以被解码回自然语言，让我们看到模型的思考过程，或者直接用于下一步推理，形成一个连续的推理链。

这个框架支持两种推理模式：

1. 离散化推理(Discretized)：每次预测后，模型将嵌入向量解码成自然语言句子，然后再编码回嵌入空间作为下一步的输入。这就像是模型每思考一步就写下来，然后再读取这个写下的内容继续思考。这种方式可以减少误差累积，但计算成本较高。

2. 连续推理(Continuous)：模型直接使用预测的嵌入向量作为下一步的输入，完全在潜在空间中进行推理，不经过自然语言的转换。这就像是模型完全在"脑海"中思考，不需要写下来。这种方式计算效率极高，但可能更容易受到误差累积的影响。

研究者还设计了一种轻量级的终止分类器，用于判断推理何时应该结束，类似于模型知道"我已经得到答案了，可以停止思考了"。

四、研究实验与惊人发现

研究团队使用GPT-2模型在四个不同领域的推理任务上评估了他们的框架：数学推理(GSM8K)、常识推理(CommonsenseQA)、逻辑推理(ProsQA)和规划任务(Blocksworld)。这些任务涵盖了从严格的数学计算到开放式的常识推理等多种类型。

首先，研究者评估了语义嵌入的重建能力。结果表明，自编码器能够以极高的精度还原原始句子，这证明了句子级嵌入确实能够保存足够的信息。在所有数据集上，语义重建的准确率达到了98.5%以上，甚至在一些任务上达到了100%。

然后，他们比较了上下文嵌入在不同推理任务上的表现。令人惊讶的是，上下文嵌入模型在大多数任务上的表现与传统的词级思维链(CoT)方法相当，有时甚至更好！例如，在Blocksworld规划任务上，上下文嵌入模型的准确率达到90.1%，而CoT只有84.3%。

更令人印象深刻的是，当使用连续推理模式时，上下文嵌入模型在保持相当准确率的同时，平均减少了50%的计算量。具体来说：

- 在CommonsenseQA任务上，CoT需要25.89 GFLOPs，而连续推理只需要9.96 GFLOPs - 在GSM8K数学任务上，CoT需要21.45 GFLOPs，而连续推理只需要12.68 GFLOPs - 在Blocksworld规划任务上，CoT需要58.69 GFLOPs，而连续推理只需要28.57 GFLOPs

这相当于模型在"思考"的时候，消耗的能量减少了一半，却能达到相似的结果！

研究者还发现，不同的嵌入方法在不同任务上有各自的优势。例如，在需要精确计算的数学任务上，离散化推理略胜一筹，可能是因为中间转换为自然语言的步骤提供了额外的稳定性。而在逻辑和规划任务上，连续推理表现更好，可能是因为这些任务受益于更流畅的抽象状态转换。

五、SentenceLens：窥探模型思考的窗口

研究团队还开发了一个名为SentenceLens的工具，它可以将模型内部的中间状态解码成可读的句子，让我们能够"看到"模型在不同层次的思考过程。

这有点像是给模型做一次"思维CT扫描"，让我们能够观察到模型从一个推理步骤过渡到下一个步骤时，内部表示是如何变化的。例如，在一个关于"钓鱼为什么会让饥饿的人去钓鱼"的问题中，我们可以看到模型的思考是如何从"饥饿会导致能量水平的变化"逐渐过渡到"饥饿的人会寻求食物来缓解饥饿感"，最后得出"钓鱼是获取食物的活动"这一结论的。

这种透明度不仅有助于理解模型的推理过程，还为进一步改进模型提供了宝贵的见解。例如，研究者发现，模型有时在潜在轨迹的早期就已经找到了正确答案，但后续的推理步骤可能导致最终预测出错。这表明可以通过使用中间表示作为额外的监督信号来改进模型训练。

六、模型的可扩展性与模块化

研究者还初步探索了这个框架的可扩展性。他们发现，随着模型规模的增加（从GPT-2 Small到GPT-2 Medium再到GPT-2 Large），句子级推理的性能也相应提升。这表明该方法有潜力应用于更大规模的模型。

他们还尝试了模块化设计，将编码器-解码器与潜在模型解耦，使用较小的固定组件替换。具体来说，他们将一个GPT-2 Small编码器-解码器与GPT-2 Medium潜在模型配对，在GSM8K任务上取得了42.23的准确率，相比完全微调的GPT-2 Medium的47.69略有下降，但仍然是可接受的性能。这表明预测性嵌入可以跨模型架构转移，为模块化重用提供了可能性。

然而，研究者也注意到了句子级潜在推理的一个潜在弱点：在高维嵌入流形上操作可能比离散词级自回归更容易受到扰动的影响。当向推理过程中注入噪声时，他们发现纯潜在推理的性能下降更快，特别是在需要精确数值推理的GSM8K任务上。这表明在语言中进行基础工作可以作为一种正则化先验，减少错误累积，尽管代价是增加了计算量。

七、研究意义与未来展望

这项研究为大语言模型的推理方式提供了一个全新的视角。它表明，预训练语言模型确实可以适应更高层次的抽象推理，而不仅仅局限于词级生成。

这种句子级推理方法有几个重要意义：

首先，它提高了计算效率。通过直接在句子嵌入空间中推理，模型可以跳过生成详细词序列的中间步骤，从而节省大量计算资源。随着推理链长度的增加，这种效率优势会变得更加明显。

其次，它提供了更高层次的抽象。句子级推理更接近人类思维的工作方式，处理的是概念和命题，而不是单个词语，这可能有助于模型在更复杂的推理任务上取得进步。

第三，它增强了可解释性。通过SentenceLens工具，我们可以窥探模型的内部推理过程，理解它是如何从一个思考步骤过渡到下一个的，这对于建立对AI系统的信任至关重要。

当然，这项研究也存在一些局限性。例如，随着模型规模的增加，模型参数选择变得更加敏感，可能导致与CoT训练相比性能差距增大。这可能与预训练过程中学到的词级嵌入分布和更紧凑、粗粒度的嵌入流形之间的差距有关。

未来的研究方向可能包括：探索如何稳定连续嵌入空间中的推理过程，开发自训练方法使用模型自己的中间解码句子作为辅助监督目标，以及将这种方法扩展到更大规模的模型和更多样化的任务。

八、总结

归根结底，这项研究向我们展示了一种令人兴奋的可能性：大语言模型不必被限制在一个词一个词的生成方式中，它们可以学会以更高层次、更抽象的概念单位进行思考，就像人类一样。

通过在潜在句子嵌入空间中进行推理，模型不仅能够保持或甚至超越传统词级思维链方法的性能，还能显著提高计算效率，平均减少一半的计算量。这就像是教会了AI一种更聪明、更高效的思考方式。

虽然这项研究还处于初步阶段，但它为未来的语言模型设计提供了一个有前景的方向：设计能够自然地在不同抽象层次上操作的模型，既保留预训练过程中获得的归纳偏置，又能够适应更高层次的结构化推理。

想象一下，未来的AI助手不再是字斟句酌地思考每一个词，而是能够像人类一样，以完整的概念和想法进行思考，这不仅会使它们更加高效，还可能使它们的推理能力更加强大和灵活。这项研究向我们展示了通往这一未来的一条可能路径。

如果你对这项研究感兴趣，可以通过arXiv:2505.22202v1查阅完整论文。