Entidad Razonamiento: Alternación dirigida por entropía de la cadena latente y explícita para el razonamiento de los modelos de lenguaje profundo presenta SwiReasoning, un marco en tiempo de decodificación que permite a un LLM de razonamiento decidir dinámicamente cuándo pensar en un espacio latente y cuándo emitir una cadena de pensamiento explícita.
El método utiliza confianza por bloques estimada a partir de las tendencias de entropía en las distribuciones de siguiente token, lo que permite alternar entre razonamiento implícito y pasos escritos de forma inteligente y eficiente. Este enfoque es training free y model agnostic, por lo que no requiere ajuste fino y puede aplicarse sobre modelos existentes para mejorar el compromiso entre precisión y coste computacional, logrando trade offs Pareto superior en benchmarks de matemáticas y STEM.
En los experimentos reportados, SwiReasoning ofrece mejoras medias de precisión en el rango de +1.5%–2.8% al decidir cuándo mantener el razonamiento en latente y cuándo volcarlo en una cadena de pensamiento explícita. La estimación por bloques basada en entropía proporciona una señal robusta para medir la confianza y reducir pasos de razonamiento innecesarios, con beneficios claros en eficiencia sin sacrificar exactitud.
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