零门槛革命！SynAdapt让大模型自己思考：腾讯开源自适应推理框架，从NLP到视觉语言全场景落地，必看！

思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理能够提升大型语言模型（LLM）性能，但由于需要生成离散的思维链tokens（Discrete CoT tokens, DCoT），导致高计算成本以及大量的时间消耗。连续思维链（Continuous CoT, CCoT）提供了一种更高效的替代方案，但现有的CCoT方法受限于间接微调、对齐不足、目标不一致等问题。

大靠山

391人浏览 · 2025-08-30 22:42:05

大靠山 · 2025-08-30 22:42:05 发布

针对上述挑战，腾讯联合华南理工大学的研究者提出一种创新的高效推理框架SynAdapt。该框架通过生成合成CCoT作为LLM精准对齐目标，显式指导模型学习CCoT并直接推导正确答案。此外，SynAdapt集成了一个难度分类器，利用问题上下文和CCoT来识别难题，并自适应提示LLM对难题进行二次思考以提升性能。在不同难度级别基准上的实验结果表明，SynAdapt方法在准确率与效率之间实现了最佳权衡，充分验证其有效性。

论文标题：SynAdapt: Learning Adaptive Reasoning in Large Language Models via Synthetic Continuous Chain-of-Thought
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2508.00574

方法

如图2所示，SynAdapt框架包含两个阶段。

(1) 微调阶段

首先优化随机初始化的CCoT，以生成每个问题对应的合成CCoT。优化的目标是确保当LLM使用该合成CCoT时能够生成正确的答案。**利用生成的合成CCoT为对齐目标来微调LLM。通过训练LLM迭代优化草稿CCoT，直至其与预生成的合成CCoT对齐。**此外，还训练了一个难度分类器，输入问题及其对应的CCoT能够评估问题的难度。

(2) 推理阶段

使用经过微调的LLM为给定问题生成CCoT。生成的CCoT与原始问题一起输入难度分类器，以区分问题难度。低于阈值 τ 的问题被视为简单问题，而高于该阈值的问题则被视为难题。**对于简单问题，LLM直接基于CCoT高效生成答案；对于难题，则弃用当前CCoT并提示LLM执行逐步重新思考，以确保更高的准确性。**此外，可以动态调整阈值 τ 以控制重新思考的比例。这一机制使SynAdapt方法能根据实际应用需求，同时适配准确率优先和效率优先两种场景。

评估

准确率敏感场景的实验评估结果如表1上半部分所示。当τ=0.5时，SynAdapt在保持最短平均生成长度的同时，取得了第二高的平均准确率。SynAdapt能识别难题并动态重新思考，同时对简单问题直接生成答案，在保持与原始模型相近准确率的同时显著缩短生成长度，最终以1.58的Rel-G得分成为准确率敏感场景最优方案。

效率敏感场景的实验评估结果如表1下半部分所示。**当τ=1.0时，SynAdapt将平均生成长度大幅缩减至584.9个token，同时保持具有竞争力的准确率。**研究者提出的合成CCoT作为更有效的对齐目标，通过充分利用其对齐信息实现更高效的微调，最终以9.14的Rel-G得分达成最佳权衡，既取得最高平均准确率，又保持第二短的生成长度。此外，研究团队评估了不同τ值下各方法表现。如图3(a)所示，SynAdapt始终优于所有基线，实现最优的准确率-效率权衡。

如表2所示，**SynAdapt通过分析问题上下文和合成的CCoT来识别难题，在MATH500和MixD数据集上均超越其他基线方法。**如图3(b)所示，通过利用合成CCoT中的推理信息，SynAdapt可精准识别隐蔽性难题。此外，如图3(c/d)所示，在相同的难度比例下，SynAdapt方法能够更准确地识别难题，将其路由进行重新思考，从而在MATH500和MixD数据集上均达到最佳准确率。

训练效率评估如表3所示，SynAdapt在效率上与基线方法相当。**虽然SynAdapt需要额外生成合成CCoT，但该过程效率极高，仅占总训练成本的9.89%。单次CCoT生成仅需10秒，速度极快。**CompressCoT和CODI在微调过程中需要自回归生成CCoT，导致训练成本高、效率低。Coconut通过逐步内化DCoT进行训练，由于初始CCoT长度较短，训练成本相对较低，但随着训练推进，自回归生成仍会导致成本上升。相比之下，SynAdapt采用迭代优化的方式精修CCoT草稿，而非自回归生成，从而显著提升训练效率。

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