Fast on the Easy, Deep on the Hard: Efficient Reasoning via Powered Length Penalty

📄 arXiv: 2506.10446v1 📥 PDF

作者: Zehui Ling, Deshu Chen, Hongwei Zhang, Yifeng Jiao, Xin Guo, Yuan Cheng

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-12

💡 一句话要点

提出Powered Length Penalty以提高大语言模型推理效率

🎯 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: 大语言模型 推理效率 长度惩罚 强化学习 问题复杂性 模型性能 数据集评估

📋 核心要点

  1. 现有推理方法常因输出冗长而导致计算延迟，影响效率。
  2. 本研究提出了一种新的惩罚机制，针对不同复杂度的问题调整推理长度。
  3. 在GSM8K和MATH500数据集上，方法有效缩短输出长度并提升准确性，AIME2024数据集上也取得了更好的准确性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在推理能力上取得了显著进展，但现有方法如链式思维提示常导致输出冗长，增加计算延迟。尽管有些方法通过强化学习缩短推理时间，但往往采用统一的惩罚机制，未考虑问题复杂性，导致效果不佳。本研究旨在通过对简单问题促进简洁性，同时对复杂问题保持充分推理，从而提高模型整体性能。我们通过划分奖励函数并引入新的输出长度惩罚，显著提升了在GSM8K、MATH500和AIME2024三个数据集上的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本研究解决的是大型语言模型在推理时输出冗长的问题，现有方法未能有效考虑问题复杂性，导致推理效率低下。

核心思路：提出了一种新的奖励机制，通过对简单问题施加较高的简洁性惩罚，而对复杂问题则保持充分的推理深度，以此提高整体推理效率。

技术框架：整体架构包括输入处理、推理模块和输出生成三个主要阶段。首先对输入进行分类，然后根据问题复杂度调整推理策略，最后生成输出并应用长度惩罚。

关键创新：引入了Powered Length Penalty作为新的输出长度惩罚机制，区别于现有方法的统一惩罚，能够根据问题复杂性动态调整惩罚力度。

关键设计：在损失函数中，设计了针对不同复杂度问题的奖励和惩罚机制，确保简单问题的输出简洁，而复杂问题的推理深度得到保留。

📊 实验亮点

在GSM8K和MATH500数据集上，提出的方法有效缩短了输出长度，准确性保持不变或有所提升；在AIME2024数据集上，准确性显著提高，展示了方法在不同复杂度问题上的适应性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、金融和科学研究等需要高效推理的场景。通过提高推理效率，能够在实时系统中更好地支持决策制定，提升用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated significant advancements in reasoning capabilities, performing well on various challenging benchmarks. Techniques like Chain-of-Thought prompting have been introduced to further improve reasoning. However, these approaches frequently generate longer outputs, which in turn increase computational latency. Although some methods use reinforcement learning to shorten reasoning, they often apply uniform penalties without considering the problem's complexity, leading to suboptimal outcomes. In this study, we seek to enhance the efficiency of LLM reasoning by promoting conciseness for simpler problems while preserving sufficient reasoning for more complex ones for accuracy, thus improving the model's overall performance. Specifically, we manage the model's reasoning efficiency by dividing the reward function and including a novel penalty for output length. Our approach has yielded impressive outcomes in benchmark evaluations across three datasets: GSM8K, MATH500, and AIME2024. For the comparatively simpler datasets GSM8K and MATH500, our method has effectively shortened output lengths while preserving or enhancing accuracy. On the more demanding AIME2024 dataset, our approach has resulted in improved accuracy.