論文の概要: The Danger of Overthinking: Examining the Reasoning-Action Dilemma in Agentic Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08235v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 09:23:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:48:29.395226
• Title: The Danger of Overthinking: Examining the Reasoning-Action Dilemma in Agentic Tasks
• Title（参考訳）: 過剰思考の危険--エージェント・タスクにおける推論・アクション・ジレンマの検討
• Authors: Alejandro Cuadron, Dacheng Li, Wenjie Ma, Xingyao Wang, Yichuan Wang, Siyuan Zhuang, Shu Liu, Luis Gaspar Schroeder, Tian Xia, Huanzhi Mao, Nicholas Thumiger, Aditya Desai, Ion Stoica, Ana Klimovic, Graham Neubig, Joseph E. Gonzalez,
• Abstract要約: 大規模推論モデル(LRM)は、AI問題解決能力の突破口となるが、インタラクティブ環境での有効性は制限される可能性がある。 本稿では, LRMにおける過度な考察を紹介し, 分析する。 解析的麻痺,ローグ行動,早期解離の3つのパターンを観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.27754404942364
• License:
• Abstract: Large Reasoning Models (LRMs) represent a breakthrough in AI problem-solving capabilities, but their effectiveness in interactive environments can be limited. This paper introduces and analyzes overthinking in LRMs. A phenomenon where models favor extended internal reasoning chains over environmental interaction. Through experiments on software engineering tasks using SWE Bench Verified, we observe three recurring patterns: Analysis Paralysis, Rogue Actions, and Premature Disengagement. We propose a framework to study these behaviors, which correlates with human expert assessments, and analyze 4018 trajectories. We observe that higher overthinking scores correlate with decreased performance, with reasoning models exhibiting stronger tendencies toward overthinking compared to non-reasoning models. Our analysis reveals that simple efforts to mitigate overthinking in agentic environments, such as selecting the solution with the lower overthinking score, can improve model performance by almost 30% while reducing computational costs by 43%. These results suggest that mitigating overthinking has strong practical implications. We suggest that by leveraging native function-calling capabilities and selective reinforcement learning overthinking tendencies could be mitigated. We also open-source our evaluation framework and dataset to facilitate research in this direction at https://github.com/AlexCuadron/Overthinking.
• Abstract（参考訳）: 大規模推論モデル(LRM)は、AI問題解決能力の突破口となるが、インタラクティブ環境での有効性は制限される可能性がある。 本稿では, LRMにおける過度な考察を紹介し, 分析する。 モデルが環境相互作用よりも内部推論チェーンの拡張を好む現象。 SWE Bench Verified を用いたソフトウェアエンジニアリングタスクの実験を通じて,解析的解析,ローグ行動,早期解離という3つの繰り返しパターンを観察する。 人間の専門的評価と相関するこれらの行動を研究するための枠組みを提案し,4018の軌跡を解析した。 過剰思考スコアは,非推論モデルと比較して,過剰思考に対する傾向が強いため,性能低下と相関することを示した。 分析の結果, エージェント環境における過度な思考を緩和するための簡単な取り組みとして, 計算コストを43%削減しつつ, 解を低い過度なスコアで選択することで, モデル性能を約30%向上させることができることがわかった。 これらの結果は、過度に考えることの軽減が、強力な実践的意味を持っていることを示唆している。 そこで本研究では,ネイティブ関数呼び出し機能を活用して,傾向を考慮し,選択的強化学習を行うことにより,傾向を緩和できる可能性が示唆された。 また、評価フレームワークとデータセットをオープンソース化し、https://github.com/AlexCuadron/Overthinking.comでこの方向の研究を進めています。

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