Fuel Gauge: Estimating Chain-of-Thought Length Ahead of Time in Large Multimodal Models

📄 arXiv: 2603.10335v1 📥 PDF

作者: Yuedong Yang, Xiwen Wei, Mustafa Munir, Radu Marculescu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-11

💡 一句话要点

提出Fuel Gauge，提前预测大模型CoT长度，优化资源分配。

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

关键词: 链式思考 CoT长度预测 多模态模型 资源优化 内存管理

📋 核心要点

  1. 大型多模态模型依赖的CoT推理过程冗长且不可预测，导致资源浪费和精度下降。
  2. Fuel Gauge通过提取代表推理“燃料”的隐藏信号，提前预测CoT长度。
  3. 实验表明，Fuel Gauge能有效预测CoT长度，显著降低内存分配频率，提升资源利用率。

📝 摘要（中文）

推理型大型多模态模型(LMMs)已成为许多应用的首选。然而，这些模型依赖于链式思考(CoT)过程，该过程在运行时冗长且不可预测，经常导致计算资源利用效率低下(由于内存碎片)和次优的准确性(由于思考不足和过度思考)。我们通过实验观察到，CoT过程遵循一种非常简单的形式，其行为独立于特定的生成样本。这表明CoT长度可以基于一个隐藏参数提前估计，该参数代表可用于支持推理过程的“燃料”量。基于这一洞察，我们提出了Fuel Gauge，这是第一种提取这种隐藏信号并提前预测CoT长度的方法。我们展示了Fuel Gauge在两个下游任务上的效用：预测性KV缓存分配，解决了LMM服务系统中的内存碎片问题；以及CoT长度调制，缓解了思考不足和过度思考。在文本、图像-文本和视频-文本问答基准测试中，对LMMs进行的大量实验证明了我们的Fuel Gauge的有效性、通用性和实际价值。例如，在GPQA-Diamond基准测试中，我们的Fuel Gauge实现了比基线少一半的CoT长度预测误差；这转化为内存分配频率降低13.37倍。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型多模态模型在进行推理时，依赖于链式思考（Chain-of-Thought, CoT）过程。然而，CoT的长度在运行时是不可预测的，这导致了两个主要问题：一是计算资源的低效利用，特别是由于内存碎片化；二是推理精度受影响，可能出现思考不足或过度思考的情况。现有方法无法有效解决CoT长度不可预测的问题，导致资源浪费和性能瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是，CoT过程的长度实际上受到一个隐藏参数的控制，这个参数可以被视为模型拥有的“燃料”（Fuel）。通过提取并利用这个隐藏的“燃料”信号，可以提前预测CoT的长度。这种思路基于一个经验观察，即CoT过程的行为与具体的生成样本无关，而遵循一种简单的模式。

技术框架：Fuel Gauge的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 信号提取：从模型的内部状态中提取代表“燃料”的隐藏信号。具体如何提取信号，论文中应该有更详细的描述。2) CoT长度预测：利用提取的“燃料”信号，建立一个预测模型来预测CoT的长度。3) 下游任务应用：将预测的CoT长度应用于两个下游任务：预测性KV缓存分配和CoT长度调制。预测性KV缓存分配旨在解决内存碎片问题，而CoT长度调制旨在缓解思考不足和过度思考。

关键创新：Fuel Gauge的关键创新在于：1) 提出了“燃料”的概念，将CoT长度与一个隐藏的、可提取的信号联系起来。2) 设计了一种方法来提取这个隐藏的“燃料”信号。3) 将CoT长度预测应用于实际的下游任务，证明了其有效性。与现有方法相比，Fuel Gauge能够提前预测CoT长度，从而实现更高效的资源管理和更高的推理精度。

关键设计：论文中可能包含关于如何提取“燃料”信号、如何构建CoT长度预测模型以及如何优化下游任务的具体技术细节。例如，可能涉及到特定的神经网络结构、损失函数的设计、参数的设置等。这些细节对于理解Fuel Gauge的实现至关重要，但需要参考原文才能给出准确的描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

Fuel Gauge在GPQA-Diamond基准测试中，CoT长度预测误差比基线方法降低了一半以上。更重要的是，这直接转化为内存分配频率降低13.37倍。这些结果表明，Fuel Gauge能够显著提高资源利用效率，并提升模型的性能。

🎯 应用场景

Fuel Gauge具有广泛的应用前景。它可以应用于各种需要进行复杂推理的大型多模态模型，例如智能问答系统、图像/视频理解系统、机器人导航等。通过提前预测CoT长度，Fuel Gauge可以优化资源分配，提高推理效率，并提升模型的准确性。此外，Fuel Gauge还可以用于调试和优化模型，帮助研究人员更好地理解模型的推理过程。

📄 摘要（原文）

Reasoning Large Multi-modality Models (LMMs) have become the de facto choice for many applications. However, these models rely on a Chain-of-Thought (CoT) process that is lengthy and unpredictable at runtime, often resulting in inefficient use of computational resources (due to memory fragmentation) and sub-optimal accuracy (due to under- and over-thinking). We observe empirically that the CoT process follows a very simple form, whose behavior is independent of the specific generated samples. This suggests that the CoT length can be estimated ahead of time based on a hidden parameter representing the amount of "fuel" available to support the reasoning process. Based on this insight, we propose Fuel Gauge, the first method which extracts this hidden signal and predicts CoT length ahead of time. We demonstrate the utility on the Fuel Gauge on two downstream tasks: predictive KV cache allocation, which addresses memory fragmentation in LMM serving systems, and CoT length modulation, which mitigates under-thinking and over-thinking. Extensive experiments on LMMs across text-only, image-text, and video-text question answering benchmarks demonstrate the effectiveness, generalizability, and practical value of our Fuel Gauge. For example, on the GPQA-Diamond benchmark, our Fuel Gauge achieves less than half the CoT length prediction error compared to the baseline; this translates into a 13.37x reduction in the memory allocation frequency.