論文の概要: Reasoning Models Can Be Effective Without Thinking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09858v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 04:08:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:55:15.137455
• Title: Reasoning Models Can Be Effective Without Thinking
• Title（参考訳）: 推論モデルは思考なしで効果的である
• Authors: Wenjie Ma, Jingxuan He, Charlie Snell, Tyler Griggs, Sewon Min, Matei Zaharia,
• Abstract要約: NoThinkingと呼ばれる単純なプロンプトによって思考プロセスをバイパスすることは驚くほど効果的である。 提案手法は,Thinkingと同等のレイテンシで,より長いレイテンシ(最大9倍)でThinkingに匹敵する,一連のベースライン性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.411955744222524
• License:
• Abstract: Recent LLMs have significantly improved reasoning capabilities, primarily by including an explicit, lengthy Thinking process as part of generation. In this paper, we question whether this explicit thinking is necessary. Using the state-of-the-art DeepSeek-R1-Distill-Qwen, we find that bypassing the thinking process via simple prompting, denoted as NoThinking, can be surprisingly effective. When controlling for the number of tokens, NoThinking outperforms Thinking across a diverse set of seven challenging reasoning datasets--including mathematical problem solving, formal theorem proving, and coding--especially in low-budget settings, e.g., 51.3 vs. 28.9 on ACM 23 with 700 tokens. Notably, the performance of NoThinking becomes more competitive with pass@k as k increases. Building on this observation, we demonstrate that a parallel scaling approach that uses NoThinking to generate N outputs independently and aggregates them is highly effective. For aggregation, we use task-specific verifiers when available, or we apply simple best-of-N strategies such as confidence-based selection. Our method outperforms a range of baselines with similar latency using Thinking, and is comparable to Thinking with significantly longer latency (up to 9x). Together, our research encourages a reconsideration of the necessity of lengthy thinking processes, while also establishing a competitive reference for achieving strong reasoning performance in low-budget settings or at low latency using parallel scaling.
• Abstract（参考訳）: 最近のLLMは、主に生成の一部として明示的で長い思考プロセスを含むことによって、推論能力を大幅に改善した。 本稿では,この明示的な思考が必要であるかどうかを問う。 最先端のDeepSeek-R1-Distill-Qwenを使って、NoThinkingと呼ばれる単純なプロンプトによって思考プロセスをバイパスすることは驚くほど効果的である。 トークンの数を制御する場合、NoThinkingは、700のトークンを持つACM 23上の低予算設定、例えば51.3対28.9など、数学的な問題解決、公式な定理証明、コーディングを含む7つの挑戦的推論データセットの多様なセットにおいて、より優れています。 特に、NoThinkingのパフォーマンスは、kが増加するにつれてpass@kと競合するようになる。 この観測に基づいて、NoThinkingを用いてN個の出力を独立に生成し、それらを集約する並列スケーリングアプローチが極めて効果的であることを示す。 集約にはタスク固有の検証器を使用するか、信頼性に基づく選択のような単純なNの戦略を適用する。 提案手法は,Thinkingと同等のレイテンシで,より長いレイテンシ(最大9倍)でThinkingに匹敵する性能を有する。 本研究は,長期的思考プロセスの必要性を再考するとともに,低予算環境や並列スケーリングを用いた低レイテンシ環境での強い推論性能を実現するための競争基準を確立することを目的としている。

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