STU-PID: Steering Token Usage via PID Controller for Efficient Large Language Model Reasoning

📄 arXiv: 2506.18831v1 📥 PDF

作者: Aryasomayajula Ram Bharadwaj

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-23

💡 一句话要点

提出STU-PID以解决大语言模型推理效率问题

🎯 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 PID控制器 动态调整 冗余检测 计算优化 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理大语言模型推理时，容易出现冗余推理步骤，导致计算成本增加和性能下降。
  2. 本文提出STU-PID，通过PID控制器动态调节推理过程中的引导强度，以适应实时推理质量。
  3. 实验结果显示，STU-PID在GSM8K数据集上提高了6%的准确率，同时令牌使用减少了32%，优于静态引导方法。

📝 摘要（中文）

大语言模型在使用扩展链式思维（CoT）推理时，常常面临过度思考现象，导致生成冗余推理步骤，增加计算成本并可能降低性能。尽管近期研究探索了静态引导方法来缓解此问题，但缺乏根据实时推理质量动态调整干预强度的适应性。本文提出了一种新颖的无训练方法STU-PID（通过PID控制器引导令牌使用），该方法在推理过程中动态调节激活引导强度。我们的方法结合了用于检测冗余推理模式的块级分类器和基于预测冗余概率自适应调整引导强度的PID控制机制。在GSM8K上的实验评估表明，STU-PID在提高准确率6%的同时，减少了32%的令牌使用，优于静态引导基线。我们的方法为动态推理校准提供了一个原则性框架，既保持推理质量，又显著提高计算效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在推理过程中出现的冗余推理步骤问题。现有静态引导方法无法根据实时推理质量动态调整干预强度，导致效率低下。

核心思路：STU-PID通过引入PID控制器，动态调节激活引导强度，以适应推理过程中检测到的冗余程度。这种设计使得模型能够在保持推理质量的同时，减少不必要的计算。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：块级分类器用于检测冗余推理模式，PID控制器根据冗余概率自适应调整引导强度。推理过程中的每一步都经过这两个模块的处理，以优化计算效率。

关键创新：STU-PID的主要创新在于结合了动态控制机制与冗余检测，能够实时调整推理过程中的引导强度。这与传统的静态引导方法形成鲜明对比，后者无法适应变化的推理质量。

关键设计：在设计中，PID控制器的参数设置经过精心调整，以确保其在不同推理场景下的有效性。此外，块级分类器的训练采用了无监督学习方法，以提高其对冗余模式的检测能力。整体系统的损失函数设计考虑了推理质量与计算效率的平衡。

📊 实验亮点

实验结果表明，STU-PID在GSM8K数据集上实现了6%的准确率提升，同时令牌使用减少了32%。这一性能显著优于现有的静态引导基线，展示了动态调整引导强度的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话生成和自动文本摘要等。通过提高大语言模型的推理效率，STU-PID能够在资源有限的环境中实现更高的性能，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，该方法还可以扩展到其他类型的模型和任务中，进一步推动智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models employing extended chain-of-thought (CoT) reasoning often suffer from the overthinking phenomenon, generating excessive and redundant reasoning steps that increase computational costs while potentially degrading performance. While recent work has explored static steering approaches to mitigate this issue, they lack the adaptability to dynamically adjust intervention strength based on real-time reasoning quality. We propose STUPID (Steering Token Usage via PID controller), a novel training-free method that employs a PID controller to dynamically modulate activation steering strength during inference. Our approach combines a chunk-level classifier for detecting redundant reasoning patterns with a PID control mechanism that adaptively adjusts steering intensity based on the predicted redundancy probability. Experimental evaluation on GSM8K demonstrates that STUPID achieves a 6% improvement in accuracy while reducing token usage by 32%, outperforming static steering baselines. Our method provides a principled framework for dynamic reasoning calibration that maintains reasoning quality while significantly improving computational efficiency.