論文の概要: Self-Route: Automatic Mode Switching via Capability Estimation for Efficient Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20664v1
• Date: Tue, 27 May 2025 03:18:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.379675
• Title: Self-Route: Automatic Mode Switching via Capability Estimation for Efficient Reasoning
• Title（参考訳）: 自己経路:効率的な推論のためのキャパビリティ推定によるモードスイッチング
• Authors: Yang He, Xiao Ding, Bibo Cai, Yufei Zhang, Kai Xiong, Zhouhao Sun, Bing Qin, Ting Liu,
• Abstract要約: Self-Routeは、一般的な推論モードと推論モードを自動的に選択する動的推論フレームワークである。 トークン消費量を30～55%削減しながら,自己ルートが推論モデルに匹敵する精度を実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.470695895695044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While reasoning-augmented large language models (RLLMs) significantly enhance complex task performance through extended reasoning chains, they inevitably introduce substantial unnecessary token consumption, particularly for simpler problems where Short Chain-of-Thought (Short CoT) suffices. This overthinking phenomenon leads to inefficient resource usage without proportional accuracy gains. To address this issue, we propose Self-Route, a dynamic reasoning framework that automatically selects between general and reasoning modes based on model capability estimation. Our approach introduces a lightweight pre-inference stage to extract capability-aware embeddings from hidden layer representations, enabling real-time evaluation of the model's ability to solve problems. We further construct Gradient-10K, a model difficulty estimation-based dataset with dense complexity sampling, to train the router for precise capability boundary detection. Extensive experiments demonstrate that Self-Route achieves comparable accuracy to reasoning models while reducing token consumption by 30-55\% across diverse benchmarks. The proposed framework demonstrates consistent effectiveness across models with different parameter scales and reasoning paradigms, highlighting its general applicability and practical value.
• Abstract（参考訳）: 推論強化された大規模言語モデル(RLLM)は、拡張された推論チェーンを通じて複雑なタスク性能を著しく向上させるが、特にショート・チェーン・オブ・ソート(ショート・コート)が十分であるような単純な問題に対して、必然的に不要なトークン消費を導入する。 この過度に考え抜かれた現象は、比例精度の上昇を伴わない非効率な資源利用につながる。 この問題に対処するため,モデル能力推定に基づいて,一般的な推論モードと推論モードを自動的に選択する動的推論フレームワークであるSelf-Routeを提案する。 提案手法では,隠れ層表現から機能認識型埋め込みを抽出し,モデルが抱える問題解決能力のリアルタイム評価を可能にする。 さらに,重み付き複雑性サンプリングを用いたモデル難易度推定ベースデータセットであるGradient-10Kを構築し,正確な機能境界検出のためにルータを訓練する。 大規模な実験では、Self-Routeは推論モデルに匹敵する精度を達成し、さまざまなベンチマークでトークン消費量を30～55倍に削減している。 提案フレームワークは,パラメータ尺度と推論パラダイムの異なるモデル間で一貫した有効性を示し,その汎用性と実用的価値を強調した。

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