Efficient Reasoning with Hidden Thinking

链式思维（CoT）推理已经成为提升多模态大语言模型（MLLMs）复杂问题解决能力的强大框架。然而，文本推理的冗长性引入了显著的效率低下问题。在本研究中，我们提出了一种高效的推理框架——**Heima**（作为隐藏的LLaMA），该框架利用隐藏的潜在空间中的链式思维进行推理。我们设计了Heima编码器，通过单一的思考标记将每个中间的CoT浓缩成紧凑且高层次的隐藏表示，从而有效减少冗长性，并减少推理过程中所需的总标记数量。同时，我们设计了与传统大语言模型（LLMs）对应的Heima解码器，以自适应地将隐藏表示解释为可变长度的文本序列，重建与原始CoT高度相似的推理过程。跨多个不同推理基准的实验结果表明，Heima模型在保持甚至提高零样本任务准确性的同时，实现了更高的生成效率。此外，使用Heima解码器对多模态推理过程的有效重建验证了我们方法的稳健性和可解释性。

该论文试图解决链式思维（CoT）推理在多模态大语言模型（MLLMs）中因文本冗长而产生的效率低下问题。这并不是一个全新的问题，但以往的研究通常侧重于改进模型的表达能力或准确性，而非直接针对推理过程中的效率问题。

关键思路是引入了一个名为Heima的框架，它通过将中间的CoT压缩为隐藏的潜在空间表示来减少冗余。具体来说，Heima Encoder使用单个思考令牌将每个中间CoT转换为紧凑的高级隐藏表示，从而最小化了冗长性并减少了推理过程中所需的总令牌数。与此同时，Heima Decoder可以自适应地将这些隐藏表示解释为可变长度的文本序列，重建与原始CoTs相似的推理过程。这种设计不仅提高了推理效率，还保持或提升了零样本任务的准确性。

1. 实验结果表明，Heima模型在多个MLLM基准测试中实现了更高的生成效率。 2. 使用了多种数据集进行验证，确保了方法的广泛适用性。 3. 提供了开源代码，方便其他研究人员复现和扩展研究。 4. 强调了Heima Decoder在重建多模态推理过程中的有效性和解释性，进一步证明了方法的鲁棒性和透明度。 5. 提出了未来研究方向，如探索更高效的编码方式和解码策略。

最近在这个领域中，相关的研究包括： 1. "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" - 探讨了如何通过提示工程提高LLMs的推理能力。 2. "Learning to Explain: An Information-Theoretic Perspective on Model Interpretation" - 从信息论角度探讨了模型解释的重要性。 3. "Latent Space Optimization for Efficient Inference in Neural Networks" - 研究了神经网络中潜在空间优化以提高推理效率的方法。 4. "Multimodal Reasoning with Transformers" - 关注于如何利用Transformer架构进行多模态推理。