論文の概要: Unlocking Efficient Long-to-Short LLM Reasoning with Model Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20641v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 15:34:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 19:18:47.217191
• Title: Unlocking Efficient Long-to-Short LLM Reasoning with Model Merging
• Title（参考訳）: モデルマージによる長短LLM推論の解錠
• Authors: Han Wu, Yuxuan Yao, Shuqi Liu, Zehua Liu, Xiaojin Fu, Xiongwei Han, Xing Li, Hui-Ling Zhen, Tao Zhong, Mingxuan Yuan,
• Abstract要約: Long-to-Short (L2S) 推論は推論深度と実用効率のバランスをとることを目的としている。 モデルマージは、System 1モデルの迅速な思考能力とSystem 2モデルの方法論的推論を統合することで、コスト効率が高く堅牢な代替手段を提供する。 実験の結果,モデルマージにより平均応答長を最大55%削減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.038807261969033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The transition from System 1 to System 2 reasoning in large language models (LLMs) has marked significant advancements in handling complex tasks through deliberate, iterative thinking. However, this progress often comes at the cost of efficiency, as models tend to overthink, generating redundant reasoning steps without proportional improvements in output quality. Long-to-Short (L2S) reasoning has emerged as a promising solution to this challenge, aiming to balance reasoning depth with practical efficiency. While existing approaches, such as supervised fine-tuning (SFT), reinforcement learning (RL), and prompt engineering, have shown potential, they are either computationally expensive or unstable. Model merging, on the other hand, offers a cost-effective and robust alternative by integrating the quick-thinking capabilities of System 1 models with the methodical reasoning of System 2 models. In this work, we present a comprehensive empirical study on model merging for L2S reasoning, exploring diverse methodologies, including task-vector-based, SVD-based, and activation-informed merging. Our experiments reveal that model merging can reduce average response length by up to 55% while preserving or even improving baseline performance. We also identify a strong correlation between model scale and merging efficacy with extensive evaluations on 1.5B/7B/14B/32B models. Furthermore, we investigate the merged model's ability to self-critique and self-correct, as well as its adaptive response length based on task complexity. Our findings highlight model merging as a highly efficient and effective paradigm for L2S reasoning, offering a practical solution to the overthinking problem while maintaining the robustness of System 2 reasoning. This work can be found on Github https://github.com/hahahawu/Long-to-Short-via-Model-Merging.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)におけるシステム1からシステム2への推論への移行は、意図的かつ反復的な思考を通じて複雑なタスクを扱う上で大きな進歩を遂げた。 しかし、モデルが過度に考える傾向があり、出力品質を比例的に改善することなく冗長な推論ステップを生成するため、この進歩はしばしば効率のコストがかかる。 L2S(Long-to-Short)推論はこの課題に対する有望な解決策として現れており、推論深度と実用効率のバランスを図っている。 教師付き微調整(SFT)、強化学習(RL)、迅速な工学など、既存のアプローチは潜在的な可能性を示しているが、それらは計算コストが高いか不安定である。 一方、モデルマージは、System 1モデルの迅速な思考能力とSystem 2モデルの方法論的推論を統合することで、コスト効率が高く堅牢な代替手段を提供する。 本研究では,L2S推論のためのモデルマージに関する総合的研究を行い,タスクベクタベース,SVDベース,アクティベーションインフォームドマージなど多種多様な方法論を探索する。 実験の結果,モデルマージにより平均応答長を最大55%削減できることがわかった。 また, 1.5B/7B/14B/32Bモデルにおいて, モデルスケールとマージ有効性の間に強い相関関係が認められた。 さらに,統合モデルの自己批判能力と自己訂正能力,およびタスク複雑性に基づく適応応答長についても検討した。 本研究は,L2S推論におけるモデルマージを,システム2推論の堅牢性を維持しつつ,過度に考え抜かれた問題に対する実用的な解決策として,極めて効率的かつ効果的なパラダイムとして強調するものである。 この作業はGithub https://github.com/hahawu/Long-to-Short-via-Model-Mergingで見ることができる。

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