ParaThinker: Native Parallel Thinking as a New Paradigm to Scale LLM Test-time Compute

📄 arXiv: 2509.04475v1 📥 PDF

作者: Hao Wen, Yifan Su, Feifei Zhang, Yunxin Liu, Yunhao Liu, Ya-Qin Zhang, Yuanchun Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-30

💡 一句话要点

提出ParaThinker以解决大语言模型推理效率瓶颈问题

🎯 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 思维并行性 计算扩展 模型优化 自然语言处理 智能问答 决策支持

📋 核心要点

  1. 现有的推理方法在计算扩展时面临性能瓶颈，进一步计算带来的提升微乎其微。
  2. 论文提出的ParaThinker框架通过原生思维并行性训练LLM，生成多条推理路径并进行综合。
  3. 在多个推理基准测试中，ParaThinker在1.5B和7B模型上平均分别提升了12.3%和7.5%的准确率，且延迟增加仅为7.1%。

📝 摘要（中文）

近年来，大语言模型（LLMs）的进展主要依赖于测试时计算的扩展策略，通过生成更长的推理过程来提升推理能力。然而，这种方法在计算增加时遇到显著瓶颈，进一步的计算仅带来边际性能提升。我们认为这一上限并非模型能力的固有限制，而是扩展策略本身的缺陷，称之为“隧道视野”，即模型初始步骤的不完美使其锁定在次优推理路径上。为此，我们提出了一种新的扩展范式：原生思维并行性。我们展示了ParaThinker，一个端到端框架，训练LLM并行生成多个多样化的推理路径，并将其综合为更优的最终答案。通过同时探索不同的思路，ParaThinker有效规避了隧道视野问题，释放了模型潜在的推理能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是现有大语言模型在推理时的计算扩展策略存在瓶颈，导致性能提升有限，尤其是在计算资源增加时。现有方法容易陷入次优推理路径，无法充分发挥模型的潜力。

核心思路：论文的核心解决思路是引入原生思维并行性，通过并行生成多条推理路径，避免模型在推理初期的局限性，从而实现更优的推理结果。

技术框架：ParaThinker的整体架构包括多个模块，首先是并行生成推理路径的模块，然后是路径综合模块，最后是输出最终答案的模块。该框架支持多条思路的同时探索，提升推理的多样性和准确性。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了思维并行性这一新范式，与传统的顺序推理方法相比，ParaThinker能够更有效地利用计算资源，避免了“隧道视野”现象。

关键设计：在关键设计上，ParaThinker设置了多个并行路径的生成机制，采用了适应性的损失函数来优化路径的多样性，并在网络结构上进行了调整，以支持并行计算的高效性。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

在实验中，ParaThinker在多个推理基准上表现出显著的准确率提升，1.5B和7B模型分别提高了12.3%和7.5%。同时，增加的延迟仅为7.1%，显示出其在效率上的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和决策支持系统等。通过提升推理效率，ParaThinker能够帮助更小的模型在复杂任务中超越更大的模型，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Large Language Models (LLMs) have been driven by test-time compute scaling - a strategy that improves reasoning by generating longer, sequential thought processes. While effective, this approach encounters a significant bottleneck as computation increases, where further computation offers only marginal performance gains. We argue this ceiling is not an inherent limit of the model's capability but a flaw in the scaling strategy itself, a phenomenon we term "Tunnel Vision", where a model's imperfect initial steps lock it into a suboptimal reasoning path. To overcome this, we introduce a new scaling paradigm: native thought parallelism. We present ParaThinker, an end-to-end framework that trains an LLM to generate multiple, diverse reasoning paths in parallel and synthesize them into a superior final answer. By exploring different lines of thoughts simultaneously, ParaThinker effectively sidesteps the Tunnel Vision issue and unlocks the model's latent reasoning potential. Our approach demonstrates that scaling compute in parallel (width) is a more effective and efficient way to superior reasoning than simply scaling sequentially (depth). On challenging reasoning benchmarks, ParaThinker achieves substantial accuracy improvements over sequential LLMs (12.3% for 1.5B and 7.5% for 7B models on average with 8 parallel paths), while adding only negligible latency overhead (7.1%). This enables smaller models to surpass much larger counterparts and establishes parallel thinking as a critical, efficient dimension for scaling future LLMs.