Reasoning Steps as Curriculum: Using Depth of Thought as a Difficulty Signal for Tuning LLMs

📄 arXiv: 2508.18279v1 📥 PDF

作者: Jeesu Jung, Sangkeun Jung

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-13

备注: 7 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出深度思维作为难度信号以优化大语言模型训练

🎯 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: 深度思维 课程学习 大语言模型 推理能力 模型训练 可解释性 认知基础

📋 核心要点

  1. 现有的课程学习方法缺乏与推理能力相一致的难度信号，导致训练效果不佳。
  2. 论文提出通过计算教师模型推理过程中的步骤数来定义深度思维（DoT），并基于此设计课程。
  3. 实验结果表明，基于DoT的课程在推理基准测试中表现优于传统的长度或评分课程。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于深度思维（DoT）的课程学习方法，用于训练大语言模型（LLMs）。该方法认为，要求人类进行更深层次思考的任务对模型来说也应更具挑战性。通过计算教师模型推理过程中的离散步骤，定义并量化了难度。研究表明，基于DoT的课程在与传统课程相匹配的预算下，能够显著提升模型性能。作者还提出了评估框架，并讨论了潜在的有效性威胁及其缓解措施，旨在推动认知基础的可解释课程设计。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型训练中缺乏有效难度信号的问题。现有方法未能充分考虑推理深度对模型学习的影响，导致训练效果不理想。

核心思路：论文提出将人类思维的深度作为模型任务难度的标志，定义为深度思维（DoT），并通过教师模型的推理步骤来量化这一指标。

技术框架：整体流程包括定义DoT、设计从浅到深的课程、验证DoT与传统难度的相关性，并在大规模上调度课程。主要模块包括难度信号生成、课程调度和模型训练。

关键创新：最重要的创新在于将深度思维作为难度信号进行课程学习，提供了一种新的视角来优化模型训练，与传统方法相比，更加贴近人类的思维过程。

关键设计：在设计中，作者设置了轻量格式控制以确保不同教师模型间的可比性，并提出了评估框架来验证DoT的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，基于深度思维的课程在推理基准测试中显著优于传统的课程设计，尤其是在相同预算下，DoT排序的课程提升了模型的推理能力，验证了其有效性。具体性能数据和对比基线将在论文中详细列出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、智能辅导系统和自然语言处理等。通过优化大语言模型的训练过程，能够提升其在复杂推理任务中的表现，进而推动智能系统在实际应用中的有效性和可靠性。未来，该方法可能影响模型训练的标准化和智能系统的认知能力提升。

📄 摘要（原文）

Curriculum learning for training LLMs requires a difficulty signal that aligns with reasoning while remaining scalable and interpretable. We propose a simple premise: tasks that demand deeper depth of thought for humans should also be harder for models. Accordingly, we define difficulty as depth of thought (DoT) and operationalize it by counting the discrete steps in a teacher model's reasoning trace (e.g., Chain-of-Thought). We then train with a shallow to deep curriculum ordered by this DoT and outline how to derive, validate, and schedule it at scale. Our position yields three testable hypotheses: (i) DoT correlates with conventional difficulty on reasoning benchmarks, (ii) DoT-ordered curricula outperform length- or judge-scored curricula under matched budgets, and (iii) the difficulty is robust across teacher models given light formatting controls. We propose an evaluation framework and discuss threats to validity (teacher style, length confounds) alongside practical mitigations. Taken together, we aim to move toward cognitively grounded, interpretable curricula for reasoning-centric training.