論文の概要: The Price of a Second Thought: On the Evaluation of Reasoning Efficiency in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22017v2
• Date: Tue, 14 Oct 2025 09:02:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 14:23:56.755826
• Title: The Price of a Second Thought: On the Evaluation of Reasoning Efficiency in Large Language Models
• Title（参考訳）: 第二思想の価格:大規模言語モデルにおける推論効率の評価について
• Authors: Siqi Fan, Bowen Qin, Peng Han, Shuo Shang, Yequan Wang, Aixin Sun,
• Abstract要約: モデルが全体の効率を向上し,問題の難しさが効率に影響を及ぼすことを示す。 インストラクションモデルが簡単なアウトラインをドラフトし,思考モデルがそれを拡張する,シンプルな2段階パイプラインであるCOTHINKを提案する。 GSM8K、MATH500、AIME24では、COTHINKはトークンの使用量を21.1%削減し、4つの思考モデルの精度を維持し、強力な効率のベースラインと競争し続ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.88805865447848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent thinking models trained with reinforcement learning and backward-checking CoT often suffer from overthinking: they produce excessively long outputs even on simple problems, wasting computation. Existing evaluations, based on token efficiency, give an incomplete view as they neglect problem difficulty and intermediate computation costs. We formalize reasoning efficiency as a relative measure between thinking and instruct models, treating instruct models as the minimal-effort baseline. A systematic study across four thinking models and multiple benchmarks reveals two consistent patterns: (i) instruct models achieve higher efficiency overall, and (ii) problem difficulty affects efficiency, with thinking models wasting computation on easy problems but providing value on harder ones. Building on this insight, we propose COTHINK, a simple two-stage pipeline: an instruct model drafts a brief outline, and a thinking model expands it. On GSM8K, MATH500, and AIME24, COTHINK cuts token usage by 21.1% while keeping accuracy on four thinking models, and remains competitive with strong efficiency baselines.
• Abstract（参考訳）: 強化学習と後方チェックのCoTで訓練された最近の思考モデルは、しばしば過度に長いアウトプットを生成し、計算を浪費する。 既存の評価はトークン効率に基づいており、問題の難易度や中間計算コストを無視しているため、不完全な見方を与える。 我々は、推論効率を思考と指示モデルの相対的な尺度として定式化し、命令モデルを最小効果ベースラインとして扱う。 4つの思考モデルと複数のベンチマークの体系的な研究は、2つの一貫したパターンを明らかにしている。 (i)モデルが全体として高い効率を達成するよう指示し、 (II)問題の難しさは効率に影響を与え、思考モデルは簡単な問題では計算を浪費するが、難しい問題では価値を提供する。 この知見に基づいて,簡単な2段階パイプラインであるCOTHINKを提案する。 GSM8K、MATH500、AIME24では、COTHINKはトークンの使用量を21.1%削減し、4つの思考モデルの精度を維持し、強力な効率のベースラインと競争し続ける。

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