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Soft Thinking: Unlocking the Reasoning Potential of LLMs in Continuous Concept Space

Created by
  • Haebom

저자

Zhen Zhang, Xuehai He, Weixiang Yan, Ao Shen, Chenyang Zhao, Shuohang Wang, Yelong Shen, Xin Eric Wang

개요

본 논문은 기존 추론 모델의 이산적인 언어 토큰 사용의 한계를 극복하기 위해, 연속적인 개념 공간에서 '소프트(Soft)' 추론을 가능하게 하는 Soft Thinking 방법을 제안합니다. Soft Thinking은 토큰 임베딩의 확률 가중 혼합을 통해 부드러운 추상 개념 토큰을 생성하여, 다양한 추론 경로를 암묵적으로 탐색하고 정답에 효과적으로 수렴합니다. 수학 및 코딩 벤치마크에서 기존 Chain-of-Thought (CoT) 방법 대비 정확도 향상과 토큰 사용량 감소를 보이며, 해석 가능성 또한 유지하는 것을 실험적으로 확인했습니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
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기존 CoT 방법의 이산적 토큰 사용의 한계를 극복하는 새로운 추론 방법 제시
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연속적인 개념 공간을 활용하여 더욱 풍부하고 효율적인 추론 가능
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정확도 향상과 토큰 사용량 감소라는 실질적인 성능 개선
◦
높은 해석 가능성 유지
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한계점:
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제시된 방법의 일반화 성능에 대한 추가적인 연구 필요
◦
다양한 종류의 추론 문제에 대한 적용성 검증 필요
◦
연속적인 개념 공간 생성 및 활용에 대한 계산 비용 고려 필요
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