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无需过度思考：R1风格高效大型推理模型综述
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yichaodu 提交
yichaodu 提交作者: Linan Yue, Yichao Du, Yizhi Wang, Weibo Gao, Fangzhou Yao, Li Wang, Ye Liu, Ziyu Xu, Qi Liu, Shimin Di, Min-Ling Zhang
Yichao Du, Yizhi Wang, Weibo Gao, Fangzhou Yao, Li Wang, Ye Liu, Ziyu Xu, Qi Liu, Shimin Di, Min-Ling Zhang摘要
近期，大型推理模型（LRMs）因其在处理复杂任务方面的出色表现，逐渐成为研究热点。其中，DeepSeek R1 因其卓越的性能和开源性质，获得了广泛关注，推动了 R1 风格 LRMs 研究的进展。与传统大型语言模型（LLMs）不同，这些模型通过强化学习引入长链式思考和自我反思等机制，增强了推理过程中的逻辑演绎和决策能力。然而，随着这些模型的广泛应用，“过度思考”问题逐渐显现。具体来说，在生成答案时，这些模型常常构建过长的推理链，包含冗余或重复的步骤，这导致推理效率降低，并可能影响最终答案的准确性。为此，研究人员提出了各种高效推理方法，旨在在不损害模型性能和推理能力的前提下，缩短推理路径。通过系统回顾高效推理方法领域的最新研究进展，我们从单模型优化与模型协作的角度，将现有工作分为两大主要方向：（1）单模型高效推理，侧重于提高单个模型的推理效率；（2）模型协作高效推理，探索通过多个模型之间的协作来优化推理路径。此外，我们维护了一个公共 GitHub 存储库，跟踪高效推理方法的最新进展。
近期，大型推理模型（LRMs）因其在处理复杂任务方面的出色表现而逐渐成为研究热点。其中，DeepSeek R1 以其卓越的性能和开源性质获得了广泛关注，推动了 R1 风格 LRM 研究的进展。与传统大型语言模型（LLMs）不同，这些模型通过强化学习引入长链式思考和自我反思等机制，增强了推理过程中的逻辑演绎和决策能力。然而，随着这些模型的广泛应用，“过度思考”问题逐渐显现。具体而言，这些模型在生成答案时，常常构建过长的推理链，包含冗余或重复的步骤，这导致推理效率降低，并可能影响最终答案的准确性。为此，各种高效推理方法被提出，旨在在不损害模型性能和推理能力的前提下，缩短推理路径。通过系统地回顾当前高效推理方法领域的研究进展，我们从单模型优化与模型协作的角度，将现有工作分为两大主要方向：（1）单模型高效推理，侧重于提高单个模型的推理效率；（2）模型协作高效推理，探索通过多个模型之间的协作来优化推理路径。此外，我们维护了一个公共 GitHub 仓库，跟踪高效推理方法的最新进展。
Github 仓库：https://github.com/yuelinan/Awesome-Efficient-R1-style-LRMs