Token 混合论文 – 混合潜在与文本Token提升推理效率

该项目提出了一种通过混合潜在Token（由VQ-VAE生成）和文本Token来优化语言模型推理过程的方法。传统链式思维（CoT）数据因冗长的文本Token导致计算资源消耗大，而该方法通过抽象初始推理步骤为潜在Token，显著缩短推理痕迹长度（平均减少17%），同时在数学和逻辑推理任务中性能优于基线模型（如Math、GSM8K等数据集）。支持从头训练模型或微调现有LLMs，适用于数学推理、迷宫问题求解等场景。

Token 混合的特点:

1. 混合潜在Token与文本Token表示推理过程
2. VQ-VAE生成潜在Token以抽象初始推理步骤
3. 训练时随机混合两类Token以加速模型适应
4. 推理痕迹长度平均减少17%，计算效率提升
5. 在Math、GSM8K等基准测试中性能显著超越基线
6. 支持模型微调和从头训练两种应用模式

Token 混合的功能:

1. 数学推理任务（如GSM8K、高考数学题）
2. 逻辑推理问题（如ProntoQA、ProsQA）
3. 合成任务（如钥匙寻找迷宫）
4. 资源受限环境下部署高效推理模型
5. 需要平衡性能与计算成本的LLM应用场景

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