DAST: Difficulty-Adaptive Slow-Thinking for Large Reasoning Models

📄 arXiv: 2503.04472v3 📥 PDF

作者: Yi Shen, Jian Zhang, Jieyun Huang, Shuming Shi, Wenjing Zhang, Jiangze Yan, Ning Wang, Kai Wang, Zhaoxiang Liu, Shiguo Lian

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-03-06 (更新: 2026-01-12)

备注: EMNLP 2025 Industry Track

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出难度自适应慢思考（DAST）框架，解决大模型推理中的过度思考问题。

🎯 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 慢思考 难度自适应 思维链

📋 核心要点

  1. 现有慢思考模型在简单问题上存在过度思考，导致计算资源浪费。
  2. DAST框架通过令牌长度预算（TLB）量化问题难度，自适应调整CoT长度。
  3. 实验表明DAST能有效减少令牌使用，同时保持复杂问题的推理精度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种难度自适应慢思考（DAST）框架，旨在解决大型推理模型中存在的过度思考问题。现有慢思考模型在复杂推理任务中表现出色，但对于简单问题会产生冗余的推理步骤，导致计算资源浪费。为了解决这个问题，DAST允许模型根据问题难度自主调整思维链（CoT）的长度。DAST首先提出了一种令牌长度预算（TLB）指标来量化问题难度，然后利用预算感知的奖励塑造和预算偏好优化来实现难度自适应。DAST能够惩罚简单任务的过长响应，同时激励复杂问题的充分推理。在多个数据集和模型规模上的实验表明，DAST有效地缓解了过度思考（平均减少超过30%的令牌使用），同时保持了复杂问题的推理准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在推理过程中，特别是使用Chain-of-Thought (CoT) 方法时，对于简单问题产生过多不必要的推理步骤，导致计算资源浪费的问题。现有方法通常采用统一减少推理token的方式，但这种方式可能会损害复杂问题上的推理性能。

核心思路：论文的核心思路是让模型能够根据问题的难度自适应地调整推理过程的长度。对于简单的问题，模型应该快速给出答案，避免过度思考；而对于复杂的问题，模型则应该进行充分的推理，以保证准确性。这种自适应性是通过量化问题难度，并以此为依据来指导模型的推理过程实现的。

技术框架：DAST框架主要包含以下几个关键模块：1) 令牌长度预算（TLB）计算：用于量化问题难度，作为调整CoT长度的依据。2) 预算感知的奖励塑造：根据TLB，对模型的推理过程进行奖励或惩罚，引导模型生成合适的推理长度。3) 预算偏好优化：通过优化模型对不同TLB的偏好，进一步提升模型自适应调整推理长度的能力。整体流程是，给定一个问题，首先计算其TLB，然后模型根据TLB生成CoT，并根据生成的CoT获得奖励，最后通过优化模型参数来提升其性能。

关键创新：DAST的关键创新在于提出了难度自适应的推理框架，使得模型能够根据问题的难度动态调整推理过程的长度。与现有方法相比，DAST不是简单地统一减少推理token，而是更加智能地分配计算资源，从而在降低计算成本的同时，保证了复杂问题的推理性能。TLB的引入以及预算感知的奖励塑造和预算偏好优化是实现这一创新的关键技术手段。

关键设计：TLB的具体计算方法未知，但可以推测是基于问题本身的特征或者模型对问题的初步理解来估计的。奖励函数的设计需要仔细考虑，既要惩罚简单问题的过长推理，又要激励复杂问题的充分推理。预算偏好优化可能涉及到对模型输出的概率分布进行调整，使得模型更倾向于生成符合TLB的推理结果。具体的损失函数和优化算法未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DAST框架在多个数据集上能够有效缓解过度思考问题，平均减少超过30%的令牌使用，同时保持了复杂问题的推理准确性。具体数据集和模型规模上的性能数据未知，但整体结果表明DAST在降低计算成本和保持推理性能方面取得了显著的平衡。

🎯 应用场景

DAST框架可应用于各种需要大型语言模型进行推理的场景，例如问答系统、代码生成、数学问题求解等。通过降低计算资源消耗，DAST可以提高推理效率，降低部署成本，并使得大型语言模型能够在资源受限的环境中运行。此外，DAST的自适应推理能力也有助于提高用户体验，避免用户等待过长的推理时间。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in slow thinking reasoning models have shown exceptional performance in complex reasoning tasks. However, these models often exhibit overthinking (generating redundant reasoning steps for simple problems), leading to excessive computational resource usage. While current mitigation strategies uniformly reduce reasoning tokens, they risk degrading performance on challenging tasks that require extended reasoning. This paper introduces Difficulty-Adaptive Slow Thinking (DAST), a novel framework that enables models to autonomously adjust the length of Chain-of-Thought (CoT) based on problem difficulty. We first propose a Token Length Budget (TLB) metric to quantify difficulty, then leverage budget-aware reward shaping and budget preference optimization to implement DAST. DAST penalizes overlong responses for simple tasks while incentivizing sufficient reasoning for complex problems. Experiments on diverse datasets and model scales demonstrate that DAST effectively mitigates overthinking (reducing token usage by over 30\% on average) while preserving reasoning accuracy on complex problems. Our codes and models are available at https://github.com/AnonymousUser0520/AnonymousRepo01.