論文の概要: Learning Adaptive Parallel Reasoning with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15466v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 22:29:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-23 16:42:15.788898
• Title: Learning Adaptive Parallel Reasoning with Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた適応並列推論の学習
• Authors: Jiayi Pan, Xiuyu Li, Long Lian, Charlie Snell, Yifei Zhou, Adam Yala, Trevor Darrell, Kurt Keutzer, Alane Suhr,
• Abstract要約: 本稿では,適応並列推論(Adaptive Parallel Reasoning, APR)を提案する。 APRは、spawn()とjoin()操作を使用して適応的なマルチスレッド推論を可能にすることで、既存の推論メソッドを一般化する。 鍵となる革新は、親と子の両方の推論スレッドを最適化して、事前に定義された推論構造を必要とせずにタスクの成功率を高める、エンドツーエンドの強化学習戦略である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.1745752819628
• License:
• Abstract: Scaling inference-time computation has substantially improved the reasoning capabilities of language models. However, existing methods have significant limitations: serialized chain-of-thought approaches generate overly long outputs, leading to increased latency and exhausted context windows, while parallel methods such as self-consistency suffer from insufficient coordination, resulting in redundant computations and limited performance gains. To address these shortcomings, we propose Adaptive Parallel Reasoning (APR), a novel reasoning framework that enables language models to orchestrate both serialized and parallel computations end-to-end. APR generalizes existing reasoning methods by enabling adaptive multi-threaded inference using spawn() and join() operations. A key innovation is our end-to-end reinforcement learning strategy, optimizing both parent and child inference threads to enhance task success rate without requiring predefined reasoning structures. Experiments on the Countdown reasoning task demonstrate significant benefits of APR: (1) higher performance within the same context window (83.4% vs. 60.0% at 4k context); (2) superior scalability with increased computation (80.1% vs. 66.6% at 20k total tokens); (3) improved accuracy at equivalent latency (75.2% vs. 57.3% at approximately 5,000ms). APR represents a step towards enabling language models to autonomously optimize their reasoning processes through adaptive allocation of computation.
• Abstract（参考訳）: 推論時間計算のスケーリングは言語モデルの推論能力を大幅に改善した。 しかし、既存の手法には大きな制限がある: 直列化されたチェーン・オブ・シントアプローチは、過度に長いアウトプットを生成し、レイテンシが増加し、コンテキストウインドウが枯渇する一方、自己整合性などの並列メソッドは、調整が不十分で、冗長な計算と性能の向上が制限される。 これらの欠点に対処するために、言語モデルがエンドツーエンドのシリアライズと並列計算の両方をオーケストレーションできる新しい推論フレームワークであるAdaptive Parallel Reasoning (APR)を提案する。 APRは、spawn()とjoin()操作を使用して適応的なマルチスレッド推論を可能にすることで、既存の推論メソッドを一般化する。 鍵となる革新は、親と子の両方の推論スレッドを最適化して、事前に定義された推論構造を必要とせずにタスクの成功率を高める、エンドツーエンドの強化学習戦略である。 カウントダウン推論タスクの実験は、APRの大きな利点を示している: 1) 同じコンテキストウィンドウ内でのより高いパフォーマンス(4kコンテキストで83.4%対60.0%)、(2)計算量の増加による優れたスケーラビリティ(20kトークンで80.1%対66.6%)、(3)等価レイテンシでの精度の改善(約5,000msで75.2%対57.3%)。 APRは、適応的な計算割り当てを通じて、言語モデルが推論プロセスを自律的に最適化できるようにするためのステップである。

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