論文の概要: Efficiently Scaling LLM Reasoning with Certaindex

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20993v2
• Date: Tue, 27 May 2025 16:41:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 14:37:19.103539
• Title: Efficiently Scaling LLM Reasoning with Certaindex
• Title（参考訳）: Certaindex を用いた LLM 推論の高速化
• Authors: Yichao Fu, Junda Chen, Siqi Zhu, Zheyu Fu, Zhongdongming Dai, Yonghao Zhuang, Yian Ma, Aurick Qiao, Tajana Rosing, Ion Stoica, Hao Zhang,
• Abstract要約: テストタイム推論アルゴリズムは、精度を向上することなく、多くのトークンを無駄に生成することができる。 本稿では,アルゴリズムに依存しない測定値であるCertaindexを導入する。 Certaindexは軽量で、早期終了による推論プログラムの推論を加速し、動的トークン割り当てを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.549811985276488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Test-time reasoning algorithms such as chain-of-thought, self-consistency, and MCTS enhance LLM problem-solving but can wastefully generate many tokens without improving accuracy. At the same time, we observe that these algorithms exhibit answer stabilization: their intermediate solutions often cease to change after a certain point, and further investment of compute does not change their final answer. To quantify this phenomenon, we introduce Certaindex, an algorithm-agnostic metric measuring this evolving stability, signaling when further computation is unlikely to alter the final result. Certaindex is lightweight, can accelerate reasoning program inference via early exit, and further enables dynamic token allocation, gang scheduling, and many opportunities when integrated with real-world LLM serving systems. To quantify real-world benefits, we built Certaindex as a scheduler into Dynasor, our reasoning-aware LLM serving system, and demonstrate up to 50% compute savings and 3.3x higher throughput in real workloads with no accuracy drop. Our code is available at https://github.com/hao-ai-lab/Dynasor.git
• Abstract（参考訳）: チェーン・オブ・シンク、自己整合性、MCTSといったテスト時間推論アルゴリズムはLCM問題の解決を促進するが、精度を向上することなく多くのトークンを無駄に生成することができる。 同時に、これらのアルゴリズムは解の安定化を示しており、その中間解は特定の時点の後に変化しなくなり、計算のさらなる投資は最終的な答えを変えない。 この現象を定量化するために,この進化する安定性を測定するアルゴリズムに依存しない測定値であるCertaindexを導入する。 Certaindexは軽量で、アーリーエグジットによる推論プログラムの推論を加速し、動的トークン割り当て、ギャングスケジューリング、現実世界のLLMサービスシステムと統合した場合の多くの機会を可能にする。 実世界のメリットを定量化するために、我々は、私たちの推論を意識したLLMサービスシステムであるDynasorにスケジューラとしてCertaindexを構築した。 私たちのコードはhttps://github.com/hao-ai-lab/Dynasor.gitで公開されています。

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