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LaDiR：潜在扩散增强 LLM 的文本推理能力

Created by
  • Haebom

作者

康浩强、张一哲、Nikki Lijing Kuang、Nicklas Majamaki、Navdeep Jaitly、马宜安、秦连辉

大纲

本文提出了一种新颖的推理框架——LaDiR（潜在扩散推理器），它整合了连续潜在表征的强大表达能力和潜在扩散模型的迭代改进能力，以提升大规模语言模型（LLM）的推理性能。LaDiR 使用变分自编码器（VAE）构建结构化的潜在推理空间，在保留语义信息的同时，提供简洁且富有表现力的文本推理步骤表示。随后，训练潜在扩散模型，通过逐块双向注意力掩码对潜在思维标记块进行去噪，从而通过更长的训练周期和自适应的运行时计算实现迭代改进。这种设计能够高效地并行生成多样化的推理轨迹，使模型能够全面地规划和改进推理过程。在数学推理和规划基准测试中，LaDiR 相较于现有的自回归、基于扩散和潜在推理方法，持续提升了准确性、多样性和可解释性，为基于潜在扩散的文本推理提供了一种新的范式。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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提出了一种利用潜在扩散模型来增强 LLM 推理能力的新框架。
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使用 VAE 将编码文本推理步入结构化潜在空间，以实现可解释性和效率。
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通过逐块双向注意力掩码迭代改进和生成不同的推理轨迹。
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在数学推理和规划基准测试中表现出比现有方法更高的性能。
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Limitations：
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具体的 Limitations 在论文中没有直接提及（由于我不知道论文的全部内容，我根据一般推断预计 Limitations）
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训练 VAE 和潜在扩散模型的复杂性
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潜在空间优化和解释的进一步研究需求
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需要进一步验证对其他 LLM 架构和不同任务的通用性。
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