論文の概要: ShorterBetter: Guiding Reasoning Models to Find Optimal Inference Length for Efficient Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21370v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 07:04:19 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-05-02 15:55:17.233941
• Title: ShorterBetter: Guiding Reasoning Models to Find Optimal Inference Length for Efficient Reasoning
• Title（参考訳）: ShorterBetter: 効率的な推論に最適な推論長を求めるための推論モデル
• Authors: Jingyang Yi, Jiazheng Wang,
• Abstract要約: OpenAI o3やDeepSeek-R1のような推論モデルは、推論集約的なタスクに対して強力なパフォーマンスを示している。 長い推論トレースは、複雑な問題に対する解経路のより徹底的な探索を促進する。 ShorterBetterは、推論言語モデルによる最適なCoT長の発見を可能にする、シンプルで効果的な強化学習手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.170732359523702
• License:
• Abstract: Reasoning models such as OpenAI o3 and DeepSeek-R1 have demonstrated strong performance on reasoning-intensive tasks through extended Chain-of-Thought (CoT) prompting. While longer reasoning traces can facilitate a more thorough exploration of solution paths for complex problems, researchers have observed that these models often "overthink", leading to inefficient inference. In this paper, we introduce ShorterBetter, a simple yet effective reinforcement learning methed that enables reasoning language models to discover their own optimal CoT lengths without human intervention. By sampling multiple outputs per problem and defining the Sample Optimal Length (SOL) as the shortest correct response among all the outputs, our method dynamically guides the model toward optimal inference lengths. Applied to the DeepSeek-Distill-Qwen-1.5B model, ShorterBetter achieves up to an 80% reduction in output length on both in-domain and out-of-domain reasoning tasks while maintaining accuracy. Our analysis shows that overly long reasoning traces often reflect loss of reasoning direction, and thus suggests that the extended CoT produced by reasoning models is highly compressible.
• Abstract（参考訳）: OpenAI o3やDeepSeek-R1のような推論モデルは、拡張Chain-of-Thought(CoT)のプロンプトを通じて、推論集約的なタスクに対して強力なパフォーマンスを示している。 長い推論トレースは複雑な問題に対する解の経路をより徹底的に探究するのに役立つが、研究者はこれらのモデルがしばしば「過大な考え」であり、非効率な推論につながることを発見している。 本稿では,人間の介入なしに言語モデルから最適なCoT長を見つけることができる簡易かつ効果的な強化学習法であるShorterBetterを紹介する。 問題ごとの複数の出力をサンプリングし、全ての出力の中で最短の正解としてサンプル最適長(SOL)を定義することにより、最適な推論長に向けてモデルを動的に誘導する。 DeepSeek-Distill-Qwen-1.5Bモデルに適用されるShorterBetterは、精度を維持しながら、ドメイン内およびドメイン外推論タスクの出力長を最大80%削減する。 解析の結果,理論モデルが生成するCoTの延長は極めて圧縮性が高いことが示唆された。

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