Don't Think Longer, Think Wisely: Optimizing Thinking Dynamics for Large Reasoning Models

本文提出动态思维模式优化框架（DTO），通过分割和优化大型推理模型的推理路径，显著减少计算开销并提升准确率，在数学推理基准上实现高达12%的准确率提升和47%的FLOPs减少。

Large Language Model, Reasoning, Efficiency, Reinforcement Learning, Preference Optimization

Sohyun An, Ruochen Wang, Tianyi Zhou, Cho-Jui Hsieh

University of California, Los Angeles, University of Maryland, College Park

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Background Problem

近年来，大型推理模型（LRMs）通过基于结果的强化学习（RL）显著提升了推理能力，尤其是在复杂任务中通过优化最终答案准确性取得了成功。然而，这种方法也带来了一个显著问题：模型倾向于’过度思考’（overthinking），表现为推理路径过长或过于复杂，导致计算资源浪费，甚至可能因过度探索而降低性能。作者假设，这种低效主要源于模型在推理过程中无法动态选择合适的推理策略（即’思维模式’，thinking patterns）。因此，本文旨在解决如何在保持或提升任务性能的同时，优化推理路径以减少计算成本的问题。

Method

作者提出了一个动态思维模式优化框架（DTO），其核心思想是将模型生成的推理路径分割为不同的’思维模式’（thinking patterns），如假设生成、自验证、中间总结等，并通过系统性评估和优化这些模式来构建更高效的推理轨迹。具体步骤如下：

分割与评估：将推理路径分割为模块化的思维模式，并通过Monte Carlo估计计算每个模式在特定终止点产生正确答案的概率（ $p^i$ ），以确定最佳终止点（最早超过预设阈值 $T$ 的点）。
截断与优化：基于终止点，使用二元选择函数 $f(·)$ 截断推理路径，生成初步优化轨迹（ $Δ_x^f$ ），并引入’终结模式’（finalize pattern）以自然结束推理过程，随后采样多个完成答案并选择最短的正确答案。
精炼与剪枝：利用辅助大语言模型（auxiliary LLM）评估每个中间思维模式的贡献，移除冗余或无意义的模式（通过剪枝函数 $g(·)$ ），最终生成优化后的推理轨迹（ $Δ_x^g$ ）。
偏好优化：基于优化后的轨迹与次优轨迹构建成对数据集，使用SimPO方法进行偏好优化，引导模型倾向于更高效的推理行为。

批判性思考：虽然DTO框架在理论上提供了细粒度的推理优化，但其依赖于思维模式的清晰分割和辅助模型的评估，这可能在实际应用中引入新的复杂性和偏差。例如，思维模式的定义和分割标准是否足够客观？辅助模型的评估是否会因其自身局限性而误判重要推理步骤？此外，Monte Carlo估计和多次采样增加了额外的计算开销，与效率目标存在潜在冲突。

Experiment

实验在多个数学推理基准数据集（MATH、GSM8K、Gaokao、AMC2023、AIME2024、AIME2025）上进行，使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B和DeepScaleR-1.5B-Preview作为基础模型，并与多种基线方法（如Fast Prompt、SFT、O1-Pruner等）对比。实验设置包括采样4个响应，设置温度为0.6，top_p为0.95，最大token数为8192。结果显示：

效果显著：DTO方法在大多数数据集上实现了更高的效率（效率指标 $η$ 提升至1.9以上），同时减少了token使用量（从约5000减少到3000），在DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B上准确率提升高达12%。对于原本正确的响应，注意力FLOPs减少了47%，而部分原本错误的响应通过优化转为正确，准确率提升15.6%。
实验设计合理性：实验覆盖了多个难度不同的数学推理任务，并通过MMLU-Pro测试了跨领域泛化性，显示出一定的普适性。指标包括准确率、token数和效率 $η$ ，较为全面。
不足与质疑：尽管结果令人印象深刻，但实验中未充分讨论Monte Carlo估计和辅助模型带来的额外计算成本，这可能低估了实际开销。此外，泛化性测试的样本量较小（每个领域仅100个问题），且准确率提升不显著，难以完全证明方法的广泛适用性。实验结果可能存在cherry-picking风险，例如未展示在某些数据集或模型上表现不佳的情况。

总结：实验结果表明DTO在数学推理任务中显著提升了效率和准确性，但其计算开销和泛化性仍需进一步验证，实验设计虽全面但存在一定局限性。

Further Thoughts

DTO框架提供了一个有趣的视角，即通过模块化推理路径来优化效率，这可能启发其他领域的研究，例如在多模态任务中是否也能通过类似方式优化视觉-语言推理路径。然而，我认为其方法在实际部署中可能面临挑战：首先，思维模式的分割和评估高度依赖于语言线索（如’Wait’）和辅助模型，这在非结构化或非英语环境中可能失效。其次，计算开销的潜在增加（Monte Carlo估计和多次采样）可能限制其在大规模系统中的应用。进一步研究可以探索如何将DTO与参数高效微调（如Low-Rank Adaptation）结合，以减少训练和推理成本。此外，跨领域泛化性测试的结果提示我们，是否可以通过引入领域自适应技术来增强其在非数学任务中的表现？与现有工作（如RAG系统）的结合也可能是一个值得探索的方向，以解决推理过程中的信息检索和推理效率之间的平衡问题。