ORION:教导语言模型以思维语言进行高效推理 / ORION: Teaching Language Models to Reason Efficiently in the Language of Thought
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为ORION的新框架,它通过训练模型使用一种类似人类‘思维语言’的压缩、结构化符号进行推理,从而在保持高准确率的同时,大幅减少了计算所需的步骤和成本,实现了更高效、更快速的AI推理。
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ORION:教导语言模型以思维语言进行高效推理 / ORION: Teaching Language Models to Reason Efficiently in the Language of Thought
这篇论文提出了一个名为ORION的新框架,它通过训练模型使用一种类似人类‘思维语言’的压缩、结构化符号进行推理,从而在保持高准确率的同时,大幅减少了计算所需的步骤和成本,实现了更高效、更快速的AI推理。
聚焦思维链:通过结构化输入信息实现高效大语言模型推理 / Focused Chain-of-Thought: Efficient LLM Reasoning via Structured Input Information
这篇论文提出了一种无需训练、基于输入信息结构化的‘聚焦思维链’方法,它能将问题中的关键信息提取并组织成简洁的上下文,从而引导大语言模型进行更专注、更高效的推理,在保持准确性的同时大幅减少生成的文本量。
更短但不更差:通过简单样本作为数学RLVR中的长度正则化器进行节俭推理 / Shorter but not Worse: Frugal Reasoning via Easy Samples as Length Regularizers in Math RLVR
这项研究发现,在训练大型语言模型进行数学推理时,保留并适度增加中等难度问题的权重可以有效防止模型产生冗长输出,从而在不牺牲准确性的前提下,使模型学会用更短的推理步骤解决复杂问题。
PEAR:面向高效推理的阶段熵感知奖励机制 / PEAR: Phase Entropy Aware Reward for Efficient Reasoning
这篇论文提出了一种名为PEAR的奖励机制,通过分析模型在不同推理阶段的熵值变化,智能地鼓励模型生成更简洁但依然准确的推理过程,从而在不牺牲性能的前提下显著降低计算成本。
正确思考:通过自适应、注意力压缩来缓解思考不足与过度 / Think Right: Learning to Mitigate Under-Over Thinking via Adaptive, Attentive Compression
这篇论文提出了一种名为TRAAC的新方法,它能让AI模型根据问题难度自动调整思考步骤的长度,在减少不必要推理的同时提高解题准确率,从而有效平衡‘想得太少’和‘想得太多’的问题。