Self-Route: Automatic Mode Switching via Capability Estimation for Efficient Reasoning

📄 arXiv: 2505.20664v1 📥 PDF

作者: Yang He, Xiao Ding, Bibo Cai, Yufei Zhang, Kai Xiong, Zhouhao Sun, Bing Qin, Ting Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

提出Self-Route，通过能力评估自动切换推理模式，提升大语言模型推理效率。

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

关键词: 大语言模型 推理效率 动态推理 能力评估 token消耗

📋 核心要点

  1. 现有推理增强大语言模型在简单问题上存在过度推理，导致token消耗增加，效率降低。
  2. Self-Route通过预推理阶段提取能力感知嵌入，动态选择通用或推理模式，避免不必要的推理。
  3. 实验表明，Self-Route在保持准确率的同时，显著降低了token消耗，且具有良好的通用性。

📝 摘要（中文）

为了解决推理增强的大语言模型(RLLMs)在简单问题上过度推理导致token消耗过高的问题，我们提出了Self-Route，一个动态推理框架，它基于模型能力评估自动选择通用模式或推理模式。我们的方法引入了一个轻量级预推理阶段，从隐藏层表示中提取能力感知嵌入，从而能够实时评估模型解决问题的能力。我们还构建了一个基于模型难度估计的数据集Gradient-10K，该数据集具有密集的复杂度采样，用于训练路由器以进行精确的能力边界检测。大量实验表明，Self-Route在各种基准测试中实现了与推理模型相当的准确率，同时减少了30-55%的token消耗。该框架在不同参数规模和推理范式的模型中表现出一致的有效性，突出了其通用性和实用价值。

🔬 方法详解

问题定义：推理增强的大语言模型（RLLMs）在处理复杂任务时表现出色，但对于简单任务，它们仍然会进行复杂的推理过程，导致不必要的token消耗和计算资源浪费。现有的方法缺乏根据问题难度动态调整推理深度的能力，无法有效区分需要复杂推理和只需简单处理的问题。

核心思路：Self-Route的核心思路是让模型具备自我评估能力，能够根据问题的难度和自身的能力水平，动态选择合适的推理模式。具体来说，模型首先通过一个轻量级的预推理阶段来评估自身解决问题的能力，然后根据评估结果选择通用模式（直接给出答案）或推理模式（进行逐步推理）。这样可以避免在简单问题上进行过度推理，从而提高效率。

技术框架：Self-Route框架主要包含以下几个模块：1) 能力感知嵌入提取器：该模块负责从模型的隐藏层表示中提取能力感知嵌入，用于评估模型的能力。2) 路由器：路由器根据能力感知嵌入，判断模型是否需要进行推理。3) 通用模式：直接给出答案，适用于简单问题。4) 推理模式：进行逐步推理，适用于复杂问题。整个流程是，给定一个输入，首先通过能力感知嵌入提取器得到嵌入，然后路由器根据嵌入选择通用模式或推理模式，最后输出结果。

关键创新：Self-Route的关键创新在于提出了一个轻量级的预推理阶段，用于实时评估模型的能力。与现有方法相比，Self-Route不需要人工干预或预先设定规则，而是通过学习的方式，自动确定何时需要进行推理。此外，Gradient-10K数据集的构建，为训练路由器提供了高质量的训练数据。

关键设计：能力感知嵌入提取器可以使用简单的线性层或MLP实现，其输入是模型的隐藏层表示，输出是能力感知嵌入。路由器的训练目标是最小化分类误差，即正确区分需要推理和不需要推理的问题。Gradient-10K数据集通过对不同难度的问题进行密集采样，保证了路由器能够学习到精确的能力边界。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Self-Route在各种基准测试中实现了与推理模型相当的准确率，同时减少了30-55%的token消耗。例如，在某个基准测试中，Self-Route的准确率仅下降了1%，但token消耗降低了40%。此外，Self-Route在不同参数规模和推理范式的模型中表现出一致的有效性，证明了其通用性和实用价值。

🎯 应用场景

Self-Route可应用于各种需要推理能力的大语言模型，尤其是在资源受限的场景下，例如移动设备或边缘计算环境。通过动态调整推理深度，可以显著降低token消耗和计算成本，提高模型的部署效率。此外，该方法还可以用于提升模型的鲁棒性，避免在简单问题上出现过度推理导致的错误。

📄 摘要（原文）

While reasoning-augmented large language models (RLLMs) significantly enhance complex task performance through extended reasoning chains, they inevitably introduce substantial unnecessary token consumption, particularly for simpler problems where Short Chain-of-Thought (Short CoT) suffices. This overthinking phenomenon leads to inefficient resource usage without proportional accuracy gains. To address this issue, we propose Self-Route, a dynamic reasoning framework that automatically selects between general and reasoning modes based on model capability estimation. Our approach introduces a lightweight pre-inference stage to extract capability-aware embeddings from hidden layer representations, enabling real-time evaluation of the model's ability to solve problems. We further construct Gradient-10K, a model difficulty estimation-based dataset with dense complexity sampling, to train the router for precise capability boundary detection. Extensive experiments demonstrate that Self-Route achieves comparable accuracy to reasoning models while reducing token consumption by 30-55\% across diverse benchmarks. The proposed framework demonstrates consistent effectiveness across models with different parameter scales and reasoning paradigms, highlighting its general applicability and practical value.