本文提出Pondering Language Model，通过在预训练阶段引入自监督的连续空间深思机制，显著提升语言模型在语言建模和下游任务上的性能，PonderingPythia-1B接近TinyLlama-1.1B的效果。
Self-Supervised Learning, Large Language Model, Pre-training, Reasoning, Efficiency
Boyi Zeng, Shixiang Song, Siyuan Huang, Yixuan Wang, He Li, Ziwei He, Xinbing Wang, Zhiyu Li, Zhouhan Lin
Shanghai Jiao Tong University, LUMIA Lab, Institute for Advanced Algorithms Research, Shanghai Innovation Institute
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Background Problem
随着大型语言模型（LLMs）的参数和数据规模不断扩大，其性能提升面临数据枯竭、计算开销超线性增长以及扩展法则饱和等瓶颈。受人类在解决问题时通过反复思考提升能力的启发，本文提出了一种新的语言模型训练方法，旨在通过模拟人类’深思熟虑’的过程，在不增加参数规模的情况下提升模型性能，解决传统扩展方法在测试时计算和资源效率上的局限性。
Method
本文提出了’Pondering Language Model’（Pondering LM）方法，其核心思想是在单个token生成步骤内，通过多次前向传播迭代优化模型预测。具体步骤如下：
- 预测分布生成：给定输入token嵌入，模型生成词汇表上的概率分布。
- Pondering Embedding计算：利用预测分布对所有token嵌入进行加权求和，生成连续的’pondering embedding’（其中为词汇嵌入矩阵）。为提高效率，仅考虑概率最高的top-K token。
- 残差连接与反馈：将生成的pondering embedding与原始输入嵌入相加（残差连接），形成新的输入嵌入，并将其反馈到模型中进行下一次前向传播。
- 多步迭代：重复上述过程步（实验中默认），逐步优化预测分布，最终基于第步的分布计算交叉熵损失并优化模型。
关键创新：该方法通过自监督学习在预训练阶段引入pondering机制，无需人类标注数据或强化学习，且生成的连续嵌入克服了离散词汇表的表达限制。然而，我对该方法的计算效率表示担忧，因为每增加一步pondering，计算开销都会增加，尤其是在推理阶段可能成为瓶颈。此外，论文未深入分析pondering embedding的语义作用，缺乏对模型内部’思考’过程的可解释性支持。
Experiment
实验分为四个部分，验证了Pondering方法在不同架构和任务上的效果：
- 小规模验证（GPT-2和LLaMA）：在Pile数据集子集上训练PonderingGPT和PonderingLLaMA（参数规模405M至1.4B），结果显示其验证损失显著优于同规模的vanilla模型，相当于后者约2倍参数*token的性能。然而，实验未充分考虑计算开销的影响，性能提升可能以推理时间为代价。
- 大规模预训练（Pile数据集）：在300B token的Pile数据集上从头训练PonderingPythia模型，与官方Pythia模型对比，PonderingPythia-520M达到Pythia-1B的性能，仅用52%的参数；PonderingPythia-1B在语言建模困惑度上显著优于Pythia-1B。实验设置与Pythia一致，但未探讨额外计算成本对实际部署的影响。
- 下游任务评估：在9个通用下游任务（如LAM-BADA, PIQA）和指令跟随任务（MT-Bench）上，PonderingPythia在零样本和五样本设置下均显著优于官方Pythia，且PonderingPythia-1B接近TinyLlama-1.1B（后者训练数据量为其10倍）。然而，对比模型的架构和数据量差异可能影响结果公平性，需更多控制变量实验。
- Pondering步骤影响：通过训练不同步骤数（0至10）的Pythia-160M模型，发现增加步骤数持续降低验证损失，显示方法的可扩展性，但未分析推理时延的增加对实际应用的限制。
总体评价：实验结果表明Pondering方法在性能提升上具有潜力，但实验设计未充分考虑计算成本和实际部署场景，部分对比（如与TinyLlama）可能存在不公平因素，需进一步验证。
Further Thoughts
尽管Pondering方法在提升参数效率和性能方面展现出潜力，但其推理时计算开销的线性增长可能限制其在大规模模型中的应用，特别是在对延迟敏感的场景中。未来可以探索自适应pondering步骤策略，根据token或任务复杂度动态调整计算量，以平衡性能和效率。此外，pondering embedding的语义含义和模型内部’思考’过程的可解释性是一个值得深入研究的方向，或许可以结合可视化技术或注意力机制分析，揭示模型在迭代优化中的决策过程。另一个有趣的思路是与链式思考（CoT）方法结合，探索在连续空间和离散空间中同时进行’思考’的可能性，这种混合策略可能进一步提升模型在复杂推理任务上的表现。最后，考虑到当前大型模型训练数据的稀缺性，Pondering方法是否能在数据受限场景下进一步提升效率，也是一个值得探索的跨领域问题。