論文の概要: Think Only When You Need with Large Hybrid-Reasoning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14631v2
• Date: Wed, 21 May 2025 05:17:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 13:19:52.372138
• Title: Think Only When You Need with Large Hybrid-Reasoning Models
• Title（参考訳）: 大型ハイブリッド推論モデルが必要なときだけ考える
• Authors: Lingjie Jiang, Xun Wu, Shaohan Huang, Qingxiu Dong, Zewen Chi, Li Dong, Xingxing Zhang, Tengchao Lv, Lei Cui, Furu Wei,
• Abstract要約: LHRM(Large Hybrid-Reasoning Model) ユーザクエリのコンテキスト情報に基づいて思考を行うか否かを適応的に決定できるモデル。 実験の結果, LHRMsは, 様々な難易度, 種別の問合せに対して, 適応的にハイブリッド思考を行うことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 121.55211364358662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent Large Reasoning Models (LRMs) have shown substantially improved reasoning capabilities over traditional Large Language Models (LLMs) by incorporating extended thinking processes prior to producing final responses. However, excessively lengthy thinking introduces substantial overhead in terms of token consumption and latency, which is particularly unnecessary for simple queries. In this work, we introduce Large Hybrid-Reasoning Models (LHRMs), the first kind of model capable of adaptively determining whether to perform thinking based on the contextual information of user queries. To achieve this, we propose a two-stage training pipeline comprising Hybrid Fine-Tuning (HFT) as a cold start, followed by online reinforcement learning with the proposed Hybrid Group Policy Optimization (HGPO) to implicitly learn to select the appropriate thinking mode. Furthermore, we introduce a metric called Hybrid Accuracy to quantitatively assess the model's capability for hybrid thinking. Extensive experimental results show that LHRMs can adaptively perform hybrid thinking on queries of varying difficulty and type. It outperforms existing LRMs and LLMs in reasoning and general capabilities while significantly improving efficiency. Together, our work advocates for a reconsideration of the appropriate use of extended thinking processes and provides a solid starting point for building hybrid thinking systems.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Reasoning Models (LRMs) は、最終応答を生成する前に拡張思考プロセスを組み込むことで、従来のLarge Language Models (LLMs) よりも大幅に改善された推論能力を示している。 しかし、過度に長い思考はトークンの消費とレイテンシの面でかなりのオーバーヘッドをもたらし、これは単純なクエリでは特に不要である。 本研究では,ユーザクエリのコンテキスト情報に基づいて思考を行うか否かを適応的に決定できる最初のモデルであるLarge Hybrid-Reasoning Models (LHRMs)を紹介する。 そこで本研究では,Hybrid Fine-Tuning(HFT)をコールドスタートとする2段階学習パイプラインを提案し,それに続いて,提案したHGPO(Hybrid Group Policy Optimization)を用いてオンライン強化学習を行い,適切な思考モードを選択することを暗黙的に学習する。 さらに,ハイブリッド思考におけるモデルの性能を定量的に評価する指標として,ハイブリッド精度(Hybrid Accuracy)を提案する。 実験の結果, LHRMsは, 様々な難易度, 種別の問合せに対して, 適応的にハイブリッド思考を行うことができた。 既存の LRM や LLM より優れているが、性能は大幅に向上している。 本研究は、拡張思考プロセスの適切な利用を再考し、ハイブリッド思考システムを構築するための確かな出発点を提供するものである。

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