伦敦国王学院（King’s College London）和艾伦图灵研究所（The Alan Turing Institute）的研究团队推出了一种全新的自蒸馏框架—

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大语言模型（LLM）的推理能力再迎重大突破！来自伦敦国王学院（King’s College London）和艾伦图灵研究所（The Alan Turing Institute）的研究团队推出了一种全新的自蒸馏框架——CODI（Continuous Chain-of-Thought via Self-Distillation），可以让LLM在不显式生成推理步骤的情况下，依然具备强大的逻辑推理能力。

大模型推理的难题：显式 vs. 隐式 CoT

Chain-of-Thought（CoT）提示工程已经被证明是提升LLM逻辑推理能力的有效方法，它能让模型按步骤拆解问题，进行层层推理。然而，CoT主要依赖自然语言来表达推理过程，而研究表明，人类的数学推理其实并不完全依赖语言，这意味着可能存在更高效的推理方式。

目前，LLM在推理时主要面临以下挑战：

显式 CoT：需要模型生成详细的推理过程，但会显著增加计算成本，降低推理效率。
隐式 CoT：尝试让模型在内部进行推理，不生成推理token，但过往的隐式方法表现远不如显式CoT。

一些方法（如Coconut）尝试用课程学习（Curriculum Learning）来逐步引导模型内化推理步骤，但仍然存在误差传播和遗忘问题，导致效果不理想。因此，如何在保证推理能力的同时，减少计算开销，成为了研究的关键。

CODI：用自蒸馏让AI“内化”推理过程

为了解决这个问题，研究团队提出了CODI框架，它的核心思想是：

不让模型显式输出推理步骤，而是将推理能力“蒸馏”进一个连续的潜在空间（latent space），从而提升推理效率。

CODI的关键机制：

自蒸馏（Self-Distillation）
- 一个模型同时充当教师（Teacher）和学生（Student），让自己向自己“传授”推理能力。
- 教师模型采用传统显式CoT方式进行推理，生成完整的推理步骤。
- 学生模型则学习在隐藏层中压缩推理信息，而无需在输出中显式生成推理步骤。
连续CoT推理（Continuous CoT Reasoning）
- 通过L1距离损失函数，确保教师和学生模型的隐藏状态保持一致，让推理能力在神经网络内部传承。
- 在隐藏状态中选择一个特殊token，专门存储最关键的推理信息，使得模型可以在无需显式CoT的情况下，仍然执行复杂的逻辑推理。

相比于传统方法，CODI无需多阶段训练，通过单步蒸馏就能让模型获得推理能力，避免了课程学习方法中的信息遗失和遗忘问题。

实验结果：推理更强，速度更快

研究团队在数学推理任务上测试了CODI，结果令人惊喜：

性能上，CODI首次让隐式CoT达到显式CoT的推理水平！
- 在GSM8k数学数据集上，CODI的推理准确率比Coconut高28.2%。
- 7B参数的GPT-2模型，CODI的推理准确率达43.7%，相比Coconut的**34.1%**提升显著。
- 在更大规模的LLaMA3.2-1B模型上，CODI推理准确率达到55.6%，展现出良好的可扩展性。
计算效率上，CODI让推理速度大幅提升！
- 处理推理步骤的速度比传统CoT快2.7倍。
- 在较长推理任务上，CODI比显式CoT快5.9倍。

此外，CODI还能在跨领域任务（如SVAMP和MultiArith数据集）上取得更好的泛化能力，说明它不仅能在数学推理中生效，还能扩展到更广泛的逻辑推理任务。

未来展望：CODI如何改变AI推理？

CODI的出现，标志着隐式CoT推理终于追上了显式CoT，同时也让推理更加高效。相比传统方法，它的优势在于：

计算成本更低：不需要生成冗长的推理步骤，大幅减少计算资源占用。
推理能力更强：首次让隐式CoT达到显式CoT的推理水平。
可扩展性更强：适用于不同规模的LLM，并能泛化到多种推理任务。

未来，CODI可能会被应用到更复杂的多模态推理任务，比如：

代码推理：帮助AI更高效地理解和生成代码逻辑。
科学研究：辅助AI进行复杂科学计算和逻辑分析。
自动驾驶 & 机器人：让AI更快速地做出推理决策，提高安全性和效率。

总结
CODI通过自蒸馏+隐式推理，成功让大模型推理速度更快、计算更高效，并首次让隐式CoT达到显式CoT的推理能力。这一突破，不仅让LLM在数学推理任务上表现更优，也为未来的AI推理技术提供了新的方向。未来，CODI有望在更复杂的推理场景中发挥巨大作用，让AI真正迈向高效、精准、可扩展的推理时代！