LaDiR：潜在拡散がLLMのテキスト推論能力を強化
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アント・リンボーは、連続的な潜在表現の表現力と反復的修正機能を統合した新規推論フレームワークLaDiRを提案。この手法は、LLMの連鎖的思考生成における限界を克服し、より効率的かつ多様な解決策の探索を可能にする。
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大規模言語モデル（LLM）は、思考の連鎖（Chain-of-Thought: CoT）生成を通じて推論能力を発揮します。しかし、LLM の自己回帰的デコード方式は、全体的な視点で先行するトークンを再訪・精緻化する能力を制限し、多様な解決策のための非効率的な探索につながる可能性があります。本論文では、既存の LLM に対して連続的な潜在表現の表現力と潜在拡散モデル（Latent Diffusion Models）の反復的精緻化機能を統合した新たな推論フレームワーク「LaDiR（Latent Diffusion Reasoner）」を提案します。まず、構造化された潜在推論空間を構築し…
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Large Language Models (LLMs) demonstrate their reasoning ability through chain-of-thought (CoT) generation. However, LLM’s autoregressive decoding may limit the ability to revisit and refine earlier tokens in a holistic manner, which can also lead to inefficient exploration for diverse solutions. In this paper, we propose LaDiR (Latent Diffusion Reasoner), a novel reasoning framework that unifies the expressiveness of continuous latent representation with the iterative refinement capabilities of latent diffusion models for an existing LLM. We first construct a structured latent reasoning space…
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