論文の概要: Fast-Slow Thinking GRPO for Large Vision-Language Model Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18458v2
• Date: Thu, 23 Oct 2025 16:25:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:05.33279
• Title: Fast-Slow Thinking GRPO for Large Vision-Language Model Reasoning
• Title（参考訳）: 大視野言語モデル推論のための高速スロー思考GRPO
• Authors: Wenyi Xiao, Leilei Gan,
• Abstract要約: FAST-GRPOはGRPOの変種であり,質問特性に基づいて推論深度を動的に適応する。 その結果,FASTの精度は,ベースモデルと比較して10%以上向上していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.774374541467044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When applying reinforcement learning--typically through GRPO--to large vision-language model reasoning struggles to effectively scale reasoning length or generates verbose outputs across all tasks with only marginal gains in accuracy. To address this issue, we present FAST-GRPO, a variant of GRPO that dynamically adapts reasoning depth based on question characteristics. Through empirical analysis, we establish the feasibility of fast-slow thinking in LVLMs by investigating how response length and data distribution affect performance. Inspired by these observations, we introduce two complementary metrics to estimate the difficulty of the questions, guiding the model to determine when fast or slow thinking is more appropriate. Next, we incorporate adaptive length-based rewards and difficulty-aware KL divergence into the GRPO algorithm. Experiments across seven reasoning benchmarks demonstrate that FAST achieves state-of-the-art accuracy with over 10\% relative improvement compared to the base model, while reducing token usage by 32.7-67.3\% compared to previous slow-thinking approaches, effectively balancing reasoning length and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 主にGRPOを通して強化学習を適用する場合、大規模視覚言語モデル推論は、推論の長さを効果的にスケールしたり、全てのタスクに冗長なアウトプットを生成するのに苦労する。 この問題に対処するために,質問特性に基づいた推論深度を動的に適応するGRPOの変種であるFAST-GRPOを提案する。 実験分析により,LVLMにおける高速スロー思考の実現可能性を確立し,応答長とデータ分布が性能に与える影響について検討する。 これらの観察から着想を得て,質問の難易度を推定する2つの相補的指標を導入し,より早い思考や遅い思考が適切であるかどうかをモデルに導いた。 次に、適応長に基づく報酬と困難を考慮したKL分散をGRPOアルゴリズムに組み込む。 7つの推論ベンチマークによる実験では、FASTはベースモデルと比較して10倍以上の精度で最先端の精度を達成し、トークン使用率を32.7-67.3倍に削減し、推論の長さと精度を効果的にバランスさせることが示されている。

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