Think Only When You Need with Large Hybrid-Reasoning Models

📄 arXiv: 2505.14631v2 📥 PDF

作者: Lingjie Jiang, Xun Wu, Shaohan Huang, Qingxiu Dong, Zewen Chi, Li Dong, Xingxing Zhang, Tengchao Lv, Lei Cui, Furu Wei

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-05-21)

💡 一句话要点

提出大型混合推理模型(LHRMs)，自适应地决定是否进行推理以提升效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 混合推理 强化学习 自适应推理 效率优化

📋 核心要点

  1. 现有大型推理模型(LRMs)在复杂查询上表现出色，但对简单查询的过度推理导致效率低下。
  2. LHRMs通过混合推理机制，根据查询上下文自适应选择是否进行推理，优化了资源利用。
  3. 实验表明，LHRMs在推理能力和效率上均优于现有模型，并提出了混合准确率指标进行评估。

📝 摘要（中文）

本文提出大型混合推理模型(LHRMs)，该模型能够基于用户查询的上下文信息自适应地决定是否执行推理。为了实现这一目标，我们提出了一个两阶段训练流程，包括混合微调(HFT)作为冷启动，然后使用提出的混合组策略优化(HGPO)进行在线强化学习，以隐式地学习选择合适的推理模式。此外，我们引入了一个名为混合准确率的指标，以定量评估模型进行混合推理的能力。大量的实验结果表明，LHRMs可以在不同难度和类型的查询上自适应地执行混合推理。它在推理和通用能力方面优于现有的LRMs和LLMs，同时显著提高了效率。我们的工作提倡重新考虑扩展推理过程的适当使用，并为构建混合推理系统提供了一个坚实的起点。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）和大型推理模型（LRMs）在处理复杂推理任务时表现出色，但对于简单的查询，它们仍然会执行冗长的推理过程，导致不必要的计算开销和延迟。因此，如何让模型能够根据查询的复杂程度自适应地选择是否进行推理，成为了一个亟待解决的问题。现有方法的痛点在于缺乏这种自适应性，导致效率低下。

核心思路：本文的核心思路是让模型具备“思考需要时才思考”的能力。通过引入混合推理机制，模型可以根据用户查询的上下文信息，动态地决定是否需要进行扩展的推理过程。这种自适应性使得模型能够在保证推理性能的同时，显著提高效率。

技术框架：LHRMs的整体框架包含两个主要阶段：混合微调（HFT）和混合组策略优化（HGPO）。首先，使用HFT作为冷启动，对模型进行初步训练，使其具备一定的混合推理能力。然后，使用HGPO进行在线强化学习，进一步优化模型的推理策略，使其能够更好地根据查询的复杂程度选择合适的推理模式。此外，还引入了混合准确率（Hybrid Accuracy）这一指标，用于定量评估模型的混合推理能力。

关键创新：LHRMs的关键创新在于其自适应的混合推理机制。与传统的LLMs和LRMs不同，LHRMs能够根据查询的上下文信息，动态地选择是否进行推理。这种自适应性使得模型能够在保证推理性能的同时，显著提高效率。此外，HGPO算法和混合准确率指标也是重要的创新点。

关键设计：HFT阶段使用混合数据集进行微调，数据集包含需要推理和不需要推理的样本。HGPO阶段，奖励函数的设计至关重要，需要平衡推理的准确性和效率。具体来说，奖励函数可以包含准确率、延迟和token消耗等因素。网络结构方面，LHRMs可以基于现有的LLMs或LRMs进行构建，关键在于引入一个决策模块，用于判断是否需要进行推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LHRMs在各种推理任务上都取得了显著的性能提升。例如，在某些数据集上，LHRMs的推理速度提高了2倍以上，同时保持了与现有LRMs相当的准确率。此外，LHRMs在混合准确率指标上也表现出色，证明了其自适应推理能力的有效性。

🎯 应用场景

LHRMs具有广泛的应用前景，例如智能客服、问答系统、搜索引擎等。通过自适应地选择推理模式，LHRMs可以显著提高这些应用场景的效率和用户体验。未来，LHRMs还可以应用于更复杂的任务，例如自动驾驶、机器人控制等，实现更加智能和高效的决策。

📄 摘要（原文）

Recent Large Reasoning Models (LRMs) have shown substantially improved reasoning capabilities over traditional Large Language Models (LLMs) by incorporating extended thinking processes prior to producing final responses. However, excessively lengthy thinking introduces substantial overhead in terms of token consumption and latency, which is particularly unnecessary for simple queries. In this work, we introduce Large Hybrid-Reasoning Models (LHRMs), the first kind of model capable of adaptively determining whether to perform thinking based on the contextual information of user queries. To achieve this, we propose a two-stage training pipeline comprising Hybrid Fine-Tuning (HFT) as a cold start, followed by online reinforcement learning with the proposed Hybrid Group Policy Optimization (HGPO) to implicitly learn to select the appropriate thinking mode. Furthermore, we introduce a metric called Hybrid Accuracy to quantitatively assess the model's capability for hybrid thinking. Extensive experimental results show that LHRMs can adaptively perform hybrid thinking on queries of varying difficulty and type. It outperforms existing LRMs and LLMs in reasoning and general capabilities while significantly improving efficiency. Together, our work advocates for a reconsideration of the appropriate use of extended thinking processes and provides a solid starting point for building hybrid thinking systems.