論文の概要: FlashThink: An Early Exit Method For Efficient Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13949v1
• Date: Tue, 20 May 2025 05:28:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.765059
• Title: FlashThink: An Early Exit Method For Efficient Reasoning
• Title（参考訳）: FlashThink:効率的な推論のための早期終了方法
• Authors: Guochao Jiang, Guofeng Quan, Zepeng Ding, Ziqin Luo, Dixuan Wang, Zheng Hu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、推論タスクにおいて素晴らしいパフォーマンスを示している。 LLMは、過度に長い推論内容を生成する傾向があり、計算オーバーヘッドが大きくなる。 我々は、モデルが推論を止め、正しい答えを提供することができる正確なタイミングを識別する検証モデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1448740411847593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive performance in reasoning tasks. However, LLMs tend to generate excessively long reasoning content, leading to significant computational overhead. Our observations indicate that even on simple problems, LLMs tend to produce unnecessarily lengthy reasoning content, which is against intuitive expectations. Preliminary experiments show that at a certain point during the generation process, the model is already capable of producing the correct solution without completing the full reasoning content. Therefore, we consider that the reasoning process of the model can be exited early to achieve the purpose of efficient reasoning. We introduce a verification model that identifies the exact moment when the model can stop reasoning and still provide the correct answer. Comprehensive experiments on four different benchmarks demonstrate that our proposed method, FlashThink, effectively shortens the reasoning content while preserving the model accuracy. For the Deepseek-R1 and QwQ-32B models, we reduced the length of reasoning content by 77.04% and 77.47%, respectively, without reducing the accuracy.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、推論タスクにおいて素晴らしいパフォーマンスを示している。 しかし、LSMは過度に長い推論内容を生成する傾向にあり、計算オーバーヘッドが大きくなる。 我々の観察は、単純な問題であっても、LLMは必然的に長大な推論コンテンツを生み出す傾向にあり、直感的な期待に反することを示している。 予備実験により、生成過程のある時点で、モデルは既に完全な推論内容が完成することなく正しい解を生成できることが示されている。 そこで本研究では,効率的な推論の目的を達成するために,モデルの推論プロセスが早期に終了できると考えている。 我々は、モデルが推論を止め、正しい答えを提供することができる正確なタイミングを識別する検証モデルを導入する。 提案手法であるFlashThinkは,モデル精度を保ちながら推論内容を効果的に短縮することを示した。 Deepseek-R1 と QwQ-32B では、それぞれ 77.04% と 77.47% の推論内容の長さを精度を落とさずに削減した。

関連論文リスト

• Between Underthinking and Overthinking: An Empirical Study of Reasoning Length and correctness in LLMs [52.405085773954596]
  大規模な言語モデル(LLM)は、単純な問題を克服し、不要に長いアウトプットを生成し、より難しいものを過小評価する傾向にある。 これは、モデルが問題の難しさを誤認し、応答長を適切に調整できないことを示唆している。 実験の結果, 許容精度を維持しつつ, 生成時間を大幅に短縮できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-30T18:48:06Z)
• Reasoning Models Know When They're Right: Probing Hidden States for Self-Verification [23.190823296729732]
  本研究は,仮説モデルが解答正解性に関する情報を隠蔽状態の探索によって符号化するかどうかを考察する。 得られたプローブは、中間回答を高い精度で検証し、高度に校正されたスコアを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T18:42:01Z)
• ThinkEdit: Interpretable Weight Editing to Mitigate Overly Short Thinking in Reasoning Models [16.407923457296235]
  本研究では、推論モデルの隠れ表現に、推論の長さがどのように埋め込まれているかを検討する。 我々は、過剰に短い推論の問題を軽減するために、シンプルだが効果的な重み付けアプローチであるThinkEditを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T23:53:45Z)
• O1-Pruner: Length-Harmonizing Fine-Tuning for O1-Like Reasoning Pruning [98.3430004984531]
  精度を維持しながら推論オーバーヘッドを最小限に抑えるため,Longth-Harmonizing Fine-Tuning (O1-Pruner)を提案する。 私たちのコードはもうすぐhttps://github.com/StarDewXXX/O1-Pruner.comで公開されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-22T01:35:11Z)
• Distilling Reasoning Ability from Large Language Models with Adaptive Thinking [54.047761094420174]
  思考の微調整(cot-finetuning)の連鎖は、小さな言語モデル(SLM)を特定のタスクに対するパフォーマンス向上の推論能力で実現することを目的としている。 既存のコトファインタニング法の多くは事前に考えられたメカニズムを採用しており、SLMは答えを出す前に理性を生成することができる。 このメカニズムにより、SLMは複雑な質問を分析して考えることができるが、答えの正しさは論理的に小さな誤りに非常に敏感になる。 理性よりも先に回答を生成するための頑健な後思考機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-14T07:19:27Z)
• Enhancing Numerical Reasoning with the Guidance of Reliable Reasoning Processes [55.2326738851157]
  Enhancing NumeriCal reasOning with Reliable procEsses (Encore)を導入する。 我々は、モデルが合成データを用いて推論プロセスの生成を学習するのに役立つ一連の事前学習タスクを提案する。 実験の結果、Encoreは平均1.8%の5つの実験データセットに改善をもたらすことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T13:02:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。