論文の概要: SelfBudgeter: Adaptive Token Allocation for Efficient LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11274v1
• Date: Fri, 16 May 2025 14:08:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:15.190733
• Title: SelfBudgeter: Adaptive Token Allocation for Efficient LLM Reasoning
• Title（参考訳）: SelfBudgeter: 効率的なLDM推論のための適応的なトークン割り当て
• Authors: Zheng Li, Qingxiu Dong, Jingyuan Ma, Di Zhang, Zhifang Sui,
• Abstract要約: SelfBudgeterは、効率的な推論のための自己適応的な制御可能な推論戦略である。 提案手法は, 出力長を削減しつつ, 精度を効果的に維持できる強化学習用GPROを提案する。 実験の結果、自己予算は問題複雑さに応じて合理的に予算を割り当てることができることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.64638547097158
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, large reasoning models demonstrate exceptional performance on various tasks. However, reasoning models inefficiently over-process both trivial and complex queries, leading to resource waste and prolonged user latency. To address this challenge, we propose SelfBudgeter - a self-adaptive controllable reasoning strategy for efficient reasoning. Our approach adopts a dual-phase training paradigm: first, the model learns to pre-estimate the reasoning cost based on the difficulty of the query. Then, we introduce budget-guided GPRO for reinforcement learning, which effectively maintains accuracy while reducing output length. SelfBudgeter allows users to anticipate generation time and make informed decisions about continuing or interrupting the process. Furthermore, our method enables direct manipulation of reasoning length via pre-filling token budget. Experimental results demonstrate that SelfBudgeter can rationally allocate budgets according to problem complexity, achieving up to 74.47% response length compression on the MATH benchmark while maintaining nearly undiminished accuracy.
• Abstract（参考訳）: 近年、様々なタスクにおいて、大きな推論モデルが例外的なパフォーマンスを示している。 しかし、推論モデルは、自明なクエリと複雑なクエリの両方を非効率に過剰に処理し、リソースの浪費とユーザ遅延の延長につながる。 この課題に対処するために、効率的な推論のための自己適応型制御可能な推論戦略であるSelfBudgeterを提案する。 まず、クエリの難易度に基づいて、モデルが推論コストを事前に見積もることを学ぶ。 提案手法は, 出力長を削減しつつ, 精度を効果的に維持できる強化学習用GPROを提案する。 SelfBudgeterを使えば、ユーザは生成時間を予測し、プロセスの継続や中断に関する情報的な決定をすることができる。 さらに,トークンの事前充足による推論長の直接操作も可能である。 実験結果から、SelfBudgeterは問題複雑性に応じて予算を合理的に割り当て、MATHベンチマークで74.47%のレスポンス長圧縮を達成できる。

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