論文の概要: Optimizing Length Compression in Large Reasoning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14755v1
• Date: Tue, 17 Jun 2025 17:50:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.598752
• Title: Optimizing Length Compression in Large Reasoning Models
• Title（参考訳）: 大規模共振モデルにおける長さ圧縮の最適化
• Authors: Zhengxiang Cheng, Dongping Chen, Mingyang Fu, Tianyi Zhou,
• Abstract要約: 大規模な推論モデル(LRM)は、しばしば不要で冗長な推論連鎖を生成する。 冗長性の排除を提唱するBrevityと、批判的推論ステップの保存を保証するSufficiencyという、2つの新しいきめ細かい原則を提案する。 LC-R1は、全体的な簡潔さのためにリワード長(Reward Length)と、思考プロセスの無効部分を取り除くために特別に設計された圧縮リワード(Compress Reward)を組み合わせている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.730667464815548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Reasoning Models (LRMs) have achieved remarkable success, yet they often suffer from producing unnecessary and verbose reasoning chains. We identify a core aspect of this issue as "invalid thinking" -- models tend to repeatedly double-check their work after having derived the correct answer. To address this specific inefficiency, we move beyond the general principles of Efficacy and Efficiency to propose two new, fine-grained principles: Brevity, which advocates for eliminating redundancy, and Sufficiency, which ensures critical reasoning steps are preserved. Guided by these principles, we introduce LC-R1, a post-training method based on Group Relative Policy Optimization (GRPO). LC-R1 employs a novel combination of a Length Reward for overall conciseness and a Compress Reward that is specifically designed to remove the invalid portion of the thinking process. Extensive experiments on multiple reasoning benchmarks demonstrate that LC-R1 achieves a significant reduction in sequence length (~50%) with only a marginal (~2%) drop in accuracy, achieving a favorable trade-off point on the Pareto frontier that prioritizes high compression. Our analysis further validates the robustness of LC-R1 and provides valuable insights for developing more powerful yet computationally efficient LRMs. Our code is released at https://github.com/zxiangx/LC-R1.
• Abstract（参考訳）: LRM(Large Reasoning Models)は顕著な成功を収めているが、しばしば不要で冗長な推論連鎖を生じる。 モデルでは、正しい回答を導いた後、繰り返し作業を確認する傾向があります。 この具体的な非効率性に対処するために、我々は、有効性と効率性の一般的な原則を超えて、2つの新しいきめ細かい原則を提案します。 これらの原則に基づき,グループ相対政策最適化(GRPO)に基づくポストトレーニング手法LC-R1を導入する。 LC-R1は、全体的な簡潔さにロングス・リワード(Longth Reward)と、思考プロセスの無効部分を取り除くために特別に設計された圧縮・リワード(Compress Reward)という新しい組み合わせを採用している。 複数の推論ベンチマークに関する大規模な実験により、LC-R1は限界(〜2%)の精度でシーケンス長(~50%)を大幅に短縮し、高い圧縮を優先するパレートフロンティアでの良好なトレードオフ点を達成した。 LC-R1のロバスト性をさらに検証し,より強力で計算効率の良いLEMの開発に有用な知見を提供する。 私たちのコードはhttps://github.com/zxiangx/LC-R1.comで公開されています。

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