Self-Route: Automatic Mode Switching via Capability Estimation for Efficient Reasoning

📄 arXiv: 2505.20664v1 📥 PDF

作者: Yang He, Xiao Ding, Bibo Cai, Yufei Zhang, Kai Xiong, Zhouhao Sun, Bing Qin, Ting Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

提出Self-Route以解决推理模型资源消耗问题

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

关键词: 推理增强模型 动态推理 能力估计 资源优化 自然语言处理 模型效率 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有的推理增强模型在处理简单任务时，往往会导致过度推理，造成资源浪费。
  2. 本文提出的Self-Route框架通过能力估计动态选择推理模式，优化资源使用效率。
  3. 实验结果显示，Self-Route在保持准确性的同时，令牌消耗减少了30-55%，具有显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

尽管增强推理的大型语言模型（RLLMs）通过扩展推理链显著提升复杂任务的表现，但在处理简单问题时却导致了不必要的令牌消耗。为了解决这一问题，本文提出了Self-Route，一个动态推理框架，能够根据模型能力估计自动选择通用模式和推理模式。该方法引入了轻量级的预推理阶段，从隐藏层表示中提取能力感知嵌入，实现实时评估模型解决问题的能力。通过构建Gradient-10K数据集，训练路由器以精确检测能力边界。实验表明，Self-Route在多个基准测试中实现了与推理模型相当的准确性，同时减少了30-55%的令牌消耗，展示了其广泛的适用性和实际价值。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决推理增强模型在处理简单问题时的资源浪费问题，现有方法在复杂任务中表现良好，但在简单任务中却导致不必要的令牌消耗。

核心思路：Self-Route框架通过动态选择推理模式，基于模型能力估计来优化推理过程，避免在简单任务中进行过度推理。

技术框架：该框架包含两个主要阶段：首先是轻量级的预推理阶段，通过提取隐藏层表示生成能力感知嵌入；其次是基于Gradient-10K数据集训练的路由器，用于实时评估模型的解决能力。

关键创新：最重要的创新在于引入了能力感知嵌入和动态模式选择机制，使得模型能够根据任务复杂性自适应调整推理策略，从而显著降低令牌消耗。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化能力边界检测，同时在路由器的训练过程中使用了密集复杂度采样，以提高模型对不同任务难度的适应能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，Self-Route在多个基准测试中实现了与传统推理模型相当的准确性，同时令牌消耗减少了30-55%。这一显著的性能提升展示了该框架在不同参数规模和推理范式下的有效性，具有较强的通用性。

🎯 应用场景

Self-Route框架具有广泛的应用潜力，尤其适用于需要高效推理的自然语言处理任务，如问答系统、对话生成和文本摘要等。通过优化推理过程，该方法能够在资源受限的环境中提升模型的实际应用价值，未来可能对智能助手和自动化系统产生深远影响。

📄 摘要（原文）

While reasoning-augmented large language models (RLLMs) significantly enhance complex task performance through extended reasoning chains, they inevitably introduce substantial unnecessary token consumption, particularly for simpler problems where Short Chain-of-Thought (Short CoT) suffices. This overthinking phenomenon leads to inefficient resource usage without proportional accuracy gains. To address this issue, we propose Self-Route, a dynamic reasoning framework that automatically selects between general and reasoning modes based on model capability estimation. Our approach introduces a lightweight pre-inference stage to extract capability-aware embeddings from hidden layer representations, enabling real-time evaluation of the model's ability to solve problems. We further construct Gradient-10K, a model difficulty estimation-based dataset with dense complexity sampling, to train the router for precise capability boundary detection. Extensive experiments demonstrate that Self-Route achieves comparable accuracy to reasoning models while reducing token consumption by 30-55\% across diverse benchmarks. The proposed framework demonstrates consistent effectiveness across models with different parameter scales and reasoning paradigms, highlighting its general applicability and practical value.