ThinkSwitcher: When to Think Hard, When to Think Fast

📄 arXiv: 2505.14183v1 📥 PDF

作者: Guosheng Liang, Longguang Zhong, Ziyi Yang, Xiaojun Quan

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出ThinkSwitcher以解决大规模推理模型的计算效率问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大规模推理模型 动态切换 短链推理 长链推理 计算效率 任务复杂性 监督学习

📋 核心要点

  1. 现有的大规模推理模型在处理简单任务时容易出现过度思考，导致计算资源浪费。
  2. 论文提出的ThinkSwitcher框架能够根据任务复杂性动态切换推理模式，从而提高计算效率。
  3. 实验结果显示，ThinkSwitcher在多个推理基准上减少了20-30%的计算成本，同时保持了高准确率。

📝 摘要（中文）

大规模推理模型（LRMs）在解决复杂任务时表现优异，依赖于长链推理（CoT）。然而，这也导致在简单任务上过度思考，造成不必要的计算开销。我们观察到LRMs本身具备高效短链推理的能力，可以通过提示设计可靠地引导。为此，我们提出了ThinkSwitcher框架，使单个LRM能够根据任务复杂性动态切换短链和长链推理模式。ThinkSwitcher引入了一个轻量级的切换模块，该模块通过监督信号训练，基于不同推理模式在各任务上的相对表现。多项推理基准实验表明，ThinkSwitcher在保持复杂任务高准确率的同时，减少了20-30%的计算成本，展示了其作为统一LRM部署的可扩展和高效解决方案的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大规模推理模型在简单任务上过度思考的问题，导致不必要的计算开销。现有方法未能有效区分任务复杂性，导致资源浪费。

核心思路：论文的核心思路是通过设计一个动态切换机制，使得模型能够根据任务的复杂性在短链和长链推理之间切换，从而优化计算效率。这样的设计能够有效利用LRMs的潜在能力，避免在简单任务上进行冗长的推理。

技术框架：ThinkSwitcher框架包含一个轻量级的切换模块，该模块通过监督信号进行训练，信号来源于不同推理模式在各任务上的相对表现。整体流程包括任务复杂性评估、推理模式选择和结果输出三个主要阶段。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了动态切换机制，使得单个LRM能够根据任务复杂性灵活调整推理策略。这一机制与现有方法的静态推理模式形成鲜明对比，显著提升了计算效率。

关键设计：在设计中，切换模块的参数设置经过精细调整，损失函数采用了基于任务复杂性的加权策略，以确保模型在不同推理模式下的表现最优。网络结构上，采用了轻量级的神经网络设计，以降低计算负担。

📊 实验亮点

实验结果表明，ThinkSwitcher在多个推理基准上实现了20-30%的计算成本降低，同时在复杂任务上保持了高准确率。这一成果展示了其在统一大规模推理模型部署中的有效性和可扩展性，具有显著的实际应用价值。

🎯 应用场景

ThinkSwitcher框架具有广泛的应用潜力，尤其适用于需要高效推理的场景，如自然语言处理、图像识别和智能助手等领域。通过动态调整推理模式，该框架可以在保证准确率的同时显著降低计算资源的消耗，提升系统的响应速度和用户体验。未来，该研究有望推动更高效的AI模型设计与应用。

📄 摘要（原文）

Large reasoning models (LRMs) excel at solving complex tasks by leveraging long chain-of-thought (CoT) reasoning. However, this often leads to overthinking on simple tasks, resulting in unnecessary computational overhead. We observe that LRMs inherently possess the capability for efficient short CoT reasoning, which can be reliably elicited through prompt design. To leverage this capability, we propose ThinkSwitcher, a framework that enables a single LRM to dynamically switch between short and long CoT modes based on task complexity. ThinkSwitcher introduces a lightweight switching module trained with supervision signals derived from the relative performance of each reasoning mode across tasks. Experiments on multiple reasoning benchmarks show that ThinkSwitcher reduces computational cost by 20-30% while maintaining high accuracy on complex tasks. This demonstrates the effectiveness of ThinkSwitcher as a scalable and efficient solution for unified LRM deployment.