論文の概要: ThinkSwitcher: When to Think Hard, When to Think Fast

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14183v1
• Date: Tue, 20 May 2025 10:40:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:53.07233
• Title: ThinkSwitcher: When to Think Hard, When to Think Fast
• Title（参考訳）: ThinkSwitcher: 一生懸命考えるとき、速く考えるとき
• Authors: Guosheng Liang, Longguang Zhong, Ziyi Yang, Xiaojun Quan,
• Abstract要約: 大きな推論モデル(LRM)は、長いチェーン・オブ・シークレット(CoT)推論を活用することで複雑なタスクを解くのに優れている。 本研究では,短いCoTモードと長いCoTモードを動的に切り替えるフレームワークであるThinkSwitcherを提案する。 ThinkSwitcherは複雑なタスクの精度を維持しながら、計算コストを20～30%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.97682078637252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large reasoning models (LRMs) excel at solving complex tasks by leveraging long chain-of-thought (CoT) reasoning. However, this often leads to overthinking on simple tasks, resulting in unnecessary computational overhead. We observe that LRMs inherently possess the capability for efficient short CoT reasoning, which can be reliably elicited through prompt design. To leverage this capability, we propose ThinkSwitcher, a framework that enables a single LRM to dynamically switch between short and long CoT modes based on task complexity. ThinkSwitcher introduces a lightweight switching module trained with supervision signals derived from the relative performance of each reasoning mode across tasks. Experiments on multiple reasoning benchmarks show that ThinkSwitcher reduces computational cost by 20-30% while maintaining high accuracy on complex tasks. This demonstrates the effectiveness of ThinkSwitcher as a scalable and efficient solution for unified LRM deployment.
• Abstract（参考訳）: 大きな推論モデル(LRM)は、長いチェーン・オブ・シークレット(CoT)推論を活用することで複雑なタスクを解くのに優れている。 しかし、これはしばしば単純なタスクを過度に考え、不必要な計算オーバーヘッドをもたらす。 我々は,LRMが本質的に効率的な短いCoT推論能力を持っていることを観察し,即時設計により確実に導き出すことができることを示した。 この機能を活用するために,タスクの複雑さに基づいて,単一のLRMが短いCoTモードと長いCoTモードを動的に切り替えることを可能にするフレームワークであるThinkSwitcherを提案する。 ThinkSwitcherは、タスク間の各推論モードの相対的なパフォーマンスから導かれる、監督信号で訓練された軽量なスイッチングモジュールを導入している。 複数の推論ベンチマークの実験により、ThinkSwitcherは複雑なタスクの精度を維持しながら計算コストを20～30%削減することを示した。 このことはThinkSwitcherを、一貫したLEMデプロイメントのためのスケーラブルで効率的なソリューションとしての有効性を示している。

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