Large Language Models Decide Early and Explain Later

📄 arXiv: 2604.22266v1 📥 PDF

作者: Ayan Datta, Zhixue Zhao, Bhuvanesh Verma, Radhika Mamidi, Mounika Marreddy, Alexander Mehler

分类: cs.CL

发布日期: 2026-04-24

💡 一句话要点

通过提前停止策略，减少大语言模型CoT推理冗余，降低计算成本。

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

关键词: 大语言模型 链式思考 推理优化 提前停止 冗余减少

📋 核心要点

  1. 现有CoT推理存在冗余，模型在答案确定后仍生成大量解释性token，增加计算负担。
  2. 通过观察答案在推理过程中的变化，提出提前停止策略，在答案稳定后停止生成。
  3. 实验表明，该策略能在保证准确率的前提下，显著减少推理token的使用，降低计算成本。

📝 摘要（中文）

大型语言模型通常通过生成长的中间推理链（Chain-of-Thought, CoT）来实现强大的性能。然而，模型最终答案在生成过程中何时真正确定仍然不清楚。如果答案在中间阶段已经确定，那么后续的推理token可能构成决策后的解释，从而增加推理成本和延迟，而不会提高正确性。我们使用强制答案补全来研究预测答案在推理步骤中的演变，该方法引出模型在部分推理前缀处的中间预测。以Qwen3-4B为重点，并对所有数据集的结果进行平均，我们发现只有32%的查询中预测答案会发生变化。此外，一旦最终答案切换发生，模型平均会为每个查询生成额外的760个推理token，这占总推理预算的很大一部分。受这些发现的启发，我们研究了提前停止策略，一旦答案稳定就停止生成。我们表明，简单的启发式方法，包括基于探针的停止，可以减少每个查询500个token的推理token使用量，同时仅导致2%的准确率下降。总之，我们的结果表明，很大一部分CoT生成是冗余的，并且可以在对性能影响最小的情况下减少。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在进行链式思考(Chain-of-Thought, CoT)推理时存在的冗余问题。现有方法在答案已经确定后，仍然会生成大量的解释性token，导致不必要的计算资源浪费和延迟。这种冗余的CoT生成并没有显著提升最终答案的准确性，反而增加了推理的成本。

核心思路：论文的核心思路是尽早识别出模型已经确定最终答案的时刻，并在此时停止生成后续的推理token。通过观察模型在推理过程中的中间预测，判断答案是否已经稳定。一旦答案稳定，则认为后续的生成是冗余的，可以安全地停止。这样可以在保证准确率的前提下，显著减少推理token的使用量。

技术框架：论文采用了一种名为“强制答案补全”的方法来研究答案在推理过程中的演变。该方法通过在部分推理前缀处强制模型预测答案，从而获取模型在不同推理阶段的中间预测结果。然后，通过分析这些中间预测结果，判断答案何时稳定。基于此，论文提出了多种提前停止策略，包括基于探针的停止方法。整体流程包括：1. 使用强制答案补全获取中间预测；2. 分析答案变化情况；3. 应用提前停止策略；4. 评估性能。

关键创新：论文的关键创新在于发现了大语言模型在CoT推理过程中存在大量的冗余生成，并提出了相应的提前停止策略来减少这种冗余。与现有方法不同，该方法不是简单地增加CoT的长度来提高准确率，而是通过减少不必要的生成来提高效率。这种方法在保证准确率的同时，显著降低了计算成本。

关键设计：论文的关键设计包括：1. 强制答案补全方法，用于获取中间预测结果；2. 基于探针的停止策略，通过监控特定token的概率来判断答案是否稳定；3. 实验中使用了Qwen3-4B模型，并对多个数据集进行了评估。具体参数设置和损失函数等细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，在Qwen3-4B模型上，平均只有32%的查询中预测答案会发生变化。一旦最终答案切换发生，模型平均会生成额外的760个推理token。通过应用提前停止策略，可以在仅损失2%准确率的情况下，减少每个查询500个token的推理token使用量。这表明该方法能够在保证性能的同时，显著降低计算成本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要大语言模型进行推理的场景，例如问答系统、知识图谱推理、代码生成等。通过减少推理过程中的冗余计算，可以显著降低部署成本，提高响应速度，并使得大语言模型在资源受限的环境中也能高效运行。未来，该技术有望成为大语言模型推理优化的重要组成部分。

📄 摘要（原文）

Large Language Models often achieve strong performance by generating long intermediate chain-of-thought reasoning. However, it remains unclear when a model's final answer is actually determined during generation. If the answer is already fixed at an intermediate stage, subsequent reasoning tokens may constitute post-decision explanation, increasing inference cost and latency without improving correctness. We study the evolution of predicted answers over reasoning steps using forced answer completion, which elicits the model's intermediate predictions at partial reasoning prefixes. Focusing on Qwen3-4B and averaging results across all datasets considered, we find that predicted answers change in only 32% of queries. Moreover, once the final answer switch occurs, the model generates an average of 760 additional reasoning tokens per query, accounting for a substantial fraction of the total reasoning budget. Motivated by these findings, we investigate early stopping strategies that halt generation once the answer has stabilized. We show that simple heuristics, including probe-based stopping, can reduce reasoning token usage by 500 tokens per query while incurring only a 2% drop in accuracy. Together, our results indicate that a large portion of chain-of-thought generation is redundant and can be reduced with minimal impact on performance.