Skip to content

AdaR1: From Long-CoT to Hybrid-CoT via Bi-Level Adaptive Reasoning Optimization

grok-3-latest
Score: 0.74
Published: at 14:01

Summary: 本文提出 AdaR1 框架,通过模型融合和双层偏好训练实现自适应推理,显著降低大型语言模型推理成本(平均长度减少超 50%)同时保持高性能。

Keywords: LLM, Reasoning, Efficiency Optimization, Model Merging, Preference Training

Authors: Haotian Luo, Haiying He, Yibo Wang, Jinluan Yang, Rui Liu, Naiqiang Tan, Xiaochun Cao, Dacheng Tao, Li Shen

Institution(s): Sun Yat-sen University, China Agricultural University, Tsinghua University, Zhejiang University, Didichuxing Co. Ltd, Nanyang Technological University

Problem Background

大型语言模型(LLMs)在复杂推理任务中采用长链式思维(Long-CoT)显著提升了性能,但带来了高计算成本、延迟和资源消耗的效率瓶颈。 作者通过实证分析发现,Long-CoT 的收益高度依赖问题复杂性:复杂问题需要详细推理,而简单问题使用 Long-CoT 可能浪费资源甚至降低准确性。 因此,关键问题是设计自适应推理策略,根据输入问题特性动态调整推理深度和风格,以平衡性能和效率。

Method

Experiment

Further Thoughts

AdaR1 的自适应推理策略展示了根据问题特性动态调整推理深度的潜力,这是否可以扩展到其他任务(如自然语言理解或多模态推理),通过更复杂的特征(如语义复杂度、上下文依赖性)指导自适应策略? 此外,模型融合与偏好训练的结合是否可以应用于其他多目标优化场景,例如在安全性和创造性之间平衡? 最后,是否可以在推理时引入更多动态调整机制(如基于实时反馈调整推理深度),进一步提升效率?