論文の概要: Think Before You Prune: Selective Self-Generated Calibration for Pruning Large Reasoning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18864v1
• Date: Mon, 24 Nov 2025 08:08:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:25.097728
• Title: Think Before You Prune: Selective Self-Generated Calibration for Pruning Large Reasoning Models
• Title（参考訳）: 大規模推論モデルを実行するための選択的な自己生成キャリブレーション
• Authors: Yang Xiang, Yixin Ji, Juntao Li, Min Zhang,
• Abstract要約: キャリブレーションのための自己生成推論データを使用することで,プルーニング性能を大幅に向上できることを示す。 分析の結果,困難かつ適度に長い自己生成推論データが理想的なキャリブレーションデータであることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.973207827896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Reasoning Models (LRMs) have demonstrated remarkable performance on complex reasoning benchmarks. However, their long chain-of-thought reasoning processes incur significant inference overhead. Pruning has emerged as a promising approach to reducing computational costs. However, existing efforts have primarily focused on large language models (LLMs), while pruning LRMs remains unexplored. In this work, we conduct the first empirical study on pruning LRMs and show that directly applying existing pruning techniques fails to yield satisfactory results. Our findings indicate that using self-generated reasoning data for calibration can substantially improve pruning performance. We further investigate how the difficulty and length of reasoning data affect pruning outcomes. Our analysis reveals that challenging and moderately long self-generated reasoning data serve as ideal calibration data. Based on these insights, we propose a Selective Self-Generated Reasoning (SSGR) data construction strategy to provide effective calibration data for pruning LRMs. Experimental results on the DeepSeek-R1-Distill model series validate that our strategy improves the reasoning ability of pruned LRMs by 10%-13% compared to general pruning methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模推論モデル (LRM) は複雑な推論ベンチマークにおいて顕著な性能を示した。 しかし、彼らの長い連鎖推論プロセスは、かなりの推論オーバーヘッドを引き起こす。 計算コストを削減するための有望なアプローチとしてプルーニングが登場した。 しかし、既存の取り組みは大きな言語モデル(LLM)に重点を置いている。 本研究は, 刈り込みLEMの実証実験を行い, 既存の刈り込み技術を直接適用しても良好な結果が得られないことを示す。 その結果, キャリブレーションのための自己生成推論データを用いることで, プルーニング性能が著しく向上することが示唆された。 さらに、推論データの難易度と長さが刈り取り結果にどう影響するかを考察する。 分析の結果,困難かつ適度に長い自己生成推論データが理想的なキャリブレーションデータであることがわかった。 これらの知見に基づいて,選択的自己生成推論(SSGR)データ構築手法を提案する。 DeepSeek-R1-Distill モデルシリーズの実験結果から,本手法は一般的な刈り込み法に比べて10%-13%向上することがわかった。

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