論文の概要: ThoughtFold: Folding Reasoning Chains via Introspective Preference Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.03503v1
• Date: Tue, 02 Jun 2026 11:21:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-03 22:00:04.962527
• Title: ThoughtFold: Folding Reasoning Chains via Introspective Preference Learning
• Title（参考訳）: ThoughtFold: イントロスペクティブな推論学習による折りたたみ型推論チェイン
• Authors: Ziyan Liu, Xueda Shen, Yuzhe Gu, Songyang Gao, Kuikun Liu, Guangran Cheng, Chengqi Lyu, Dahua Lin, Wenwei Zhang, Kai Chen,
• Abstract要約: 提案するThoughtFoldは,よりきめ細かい選好学習を,効率的な推論のための冗長探索に活用するフレームワークである。 ThoughtFoldは効率を大幅に向上させる。 最先端の精度を維持しつつ、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bのトークン使用量を約56%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.64972562984882
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Reasoning Models (LRMs) have achieved remarkable progress thanks to Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) on Chain-of-Thoughts (CoTs). However, since long CoTs naturally contain trial and errors and mainstream RLVR approaches choose outcome-correct CoT trajectories for memorization, the redundant explorations in long CoTs are inevitably reinforced, which results in the over-thinking issues of LRMs. Previous attempts to resolve this issue mainly give more advantage to shorter trajectories, yet their learning signals are still outcome-based and cannot reduce the memorization of redundant explorations in long CoTs. Therefore, we propose ThoughtFold, a framework that leverages fine-grained preference learning to mitigate redundant explorations for efficient reasoning. ThoughtFold employs an introspective strategy to identify redundancy within each correct trajectory, which yields a spectrum of candidate sub-trajectories. Leveraging this spectrum, we introduce a masked preference optimization objective that explicitly penalizes redundant explorations and encourages the model to directly bridge essential reasoning segments, effectively folding its reasoning chains into a more concise path. Extensive experiments show that ThoughtFold significantly enhances efficiency. It reduces the token usage of DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B by approximately 56% while maintaining state-of-the-art accuracy.
• Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) on Chain-of-Thoughts (CoTs)。 しかし、長いCoTには自然に試行錯誤があり、メインストリームのRLVRアプローチは結果の正しいCoT軌道を記憶するために選択するので、長いCoTの冗長な探索は必然的に強化され、LRMの過大な問題を招いた。 この問題を解決しようとする以前の試みは、主に短い軌道に対して利点を与えるが、その学習信号は結果に基づいており、長いCoTにおける冗長な探索の記憶を減らすことはできない。 そこで我々は、より詳細な選好学習を活用して、効率的な推論のための冗長探索を緩和するフレームワークであるThoughtFoldを提案する。 ThoughtFoldは、各正しい軌跡内の冗長性を特定するためにイントロスペクティブ戦略を採用しており、候補となるサブトラジェクトリのスペクトルを生成する。 このスペクトルを利用することで、冗長な探索を明示的にペナルティ化し、本質的な推論セグメントを直接ブリッジし、より簡潔な経路に効果的に推論チェーンを折り畳むことを奨励するマスク付き選好最適化の目的を導入する。 大規模な実験により、ThoughtFoldは効率を大幅に向上することが示された。 最先端の精度を維持しつつ、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bのトークン使用量を約56%削減する。

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