FlashThink: An Early Exit Method For Efficient Reasoning

📄 arXiv: 2505.13949v1 📥 PDF

作者: Guochao Jiang, Guofeng Quan, Zepeng Ding, Ziqin Luo, Dixuan Wang, Zheng Hu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出FlashThink以解决大语言模型推理效率问题

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

关键词: 大语言模型 推理效率 早期退出 验证模型 计算资源优化

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在推理任务中生成的内容往往过长，导致计算资源浪费。
  2. 论文提出FlashThink方法，通过引入验证模型来识别何时可以提前停止推理，达到高效推理的目的。
  3. 在Deepseek-R1和QwQ-32B模型上，FlashThink分别将推理内容长度减少了77.04%和77.47%，且准确性未受影响。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在推理任务中表现出色，但往往生成过长的推理内容，导致计算开销显著。我们的观察表明，即使在简单问题上，LLMs也倾向于产生不必要的冗长推理内容。初步实验显示，在生成过程中，模型在某个时刻就能产生正确答案，而无需完成全部推理。因此，我们提出了一种早期退出推理的方法，称为FlashThink，利用验证模型识别模型可以停止推理的确切时刻。综合实验表明，该方法有效缩短了推理内容，同时保持了模型的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在推理过程中生成冗长内容的问题，导致计算资源的浪费和效率低下。现有方法未能有效识别何时可以停止推理，造成不必要的计算开销。

核心思路：论文的核心思路是通过引入一个验证模型，判断模型在生成过程中何时能够提前停止推理而仍然得到正确答案。这种设计旨在提高推理效率，减少不必要的计算。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：生成模型和验证模型。生成模型负责产生推理内容，而验证模型则实时监控生成过程，判断是否可以提前停止。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了验证模型，使得推理过程能够在合适的时机提前退出。这与现有方法的本质区别在于，现有方法通常需要完成全部推理才能得出结果。

关键设计：在关键设计上，论文详细描述了验证模型的训练过程、损失函数的选择以及网络结构的设计，确保验证模型能够准确判断推理的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，FlashThink在Deepseek-R1和QwQ-32B模型上分别将推理内容长度减少了77.04%和77.47%，而模型的准确性保持不变。这一显著的性能提升证明了该方法在推理效率上的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和自动化推理等。通过提高推理效率，FlashThink可以在资源受限的环境中更好地应用大型语言模型，降低计算成本，提升用户体验。未来，该方法可能对实时推理和交互式应用产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown impressive performance in reasoning tasks. However, LLMs tend to generate excessively long reasoning content, leading to significant computational overhead. Our observations indicate that even on simple problems, LLMs tend to produce unnecessarily lengthy reasoning content, which is against intuitive expectations. Preliminary experiments show that at a certain point during the generation process, the model is already capable of producing the correct solution without completing the full reasoning content. Therefore, we consider that the reasoning process of the model can be exited early to achieve the purpose of efficient reasoning. We introduce a verification model that identifies the exact moment when the model can stop reasoning and still provide the correct answer. Comprehensive experiments on four different benchmarks demonstrate that our proposed method, FlashThink, effectively shortens the reasoning content while preserving the model accuracy. For the Deepseek-R1 and QwQ-32B models, we reduced the length of reasoning content by 77.04% and 77.47%, respectively, without reducing the accuracy.