論文の概要: SpecReason: Fast and Accurate Inference-Time Compute via Speculative Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07891v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 16:05:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:22:35.555162
• Title: SpecReason: Fast and Accurate Inference-Time Compute via Speculative Reasoning
• Title（参考訳）: SpecReason: 投機推論による高速かつ正確な推論時間計算
• Authors: Rui Pan, Yinwei Dai, Zhihao Zhang, Gabriele Oliaro, Zhihao Jia, Ravi Netravali,
• Abstract要約: SpecReason は軽量モデルを用いて LRM 推論を加速し、より単純な中間推論ステップを実行するシステムである。 1.5-2.5$times$ speedup over vanilla LRM inferenceを達成し、精度は1.0-9.9%向上した。 SpecReasonなしでの投機的復号化と比較すると、それらの組み合わせは19.4-44.2%のレイテンシ削減をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.020244011380063
• License:
• Abstract: Recent advances in inference-time compute have significantly improved performance on complex tasks by generating long chains of thought (CoTs) using Large Reasoning Models (LRMs). However, this improved accuracy comes at the cost of high inference latency due to the length of generated reasoning sequences and the autoregressive nature of decoding. Our key insight in tackling these overheads is that LRM inference, and the reasoning that it embeds, is highly tolerant of approximations: complex tasks are typically broken down into simpler steps, each of which brings utility based on the semantic insight it provides for downstream steps rather than the exact tokens it generates. Accordingly, we introduce SpecReason, a system that automatically accelerates LRM inference by using a lightweight model to (speculatively) carry out simpler intermediate reasoning steps and reserving the costly base model only to assess (and potentially correct) the speculated outputs. Importantly, SpecReason's focus on exploiting the semantic flexibility of thinking tokens in preserving final-answer accuracy is complementary to prior speculation techniques, most notably speculative decoding, which demands token-level equivalence at each step. Across a variety of reasoning benchmarks, SpecReason achieves 1.5-2.5$\times$ speedup over vanilla LRM inference while improving accuracy by 1.0-9.9\%. Compared to speculative decoding without SpecReason, their combination yields an additional 19.4-44.2\% latency reduction. We open-source SpecReason at https://github.com/ruipeterpan/specreason.
• Abstract（参考訳）: 推論時間計算の最近の進歩は、Large Reasoning Models (LRMs) を用いて長い思考の連鎖(CoTs)を生成することによって、複雑なタスクの性能を著しく向上させた。 しかし、この改良された精度は、生成された推論シーケンスの長さとデコーディングの自己回帰性により、高い推論遅延のコストがかかる。 複雑なタスクは通常、単純なステップに分解され、それぞれが生成する正確なトークンではなく、下流のステップに提供されるセマンティックな洞察に基づいて、有用性をもたらします。 そこで本研究では,軽量モデルを用いて,より単純な中間推論ステップを実行し,コストのかかるベースモデルを保ち,推測された出力を評価(そして潜在的に正しい)するためにのみ,LEM推論を自動的に高速化するシステムであるSpecReasonを紹介する。 重要なことは、SpecReasonが最終回答精度を維持する際に、思考トークンのセマンティック・フレキシビリティを活用することに重点を置いていることは、先述の投機的復号法、特に各ステップでトークンレベルの等価性を要求する投機的復号法を補完するものである。 様々な推論ベンチマークで、SpecReasonは1.5-2.5$\times$ speedup over vanilla LRM inferenceを達成し、精度は1.0-9.9\%向上した。 SpecReasonなしでの投機的復号化と比較すると、それらの組み合わせは19.4-44.2\%のレイテンシ削減をもたらす。 SpecReasonはhttps://github.com/ruipeterpan/specreason.comでオープンソース公開しています。

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