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LiteCoT：难度感知的推理链压缩与高效蒸馏框架

ds 2025/7/22 18:53:15

“以智能裁剪对抗冗余，让推理效率与精度兼得”

LiteCoT 是由香港科技大学（广州）联合独立研究者团队提出的创新方法，旨在解决大模型知识蒸馏中推理链过度冗长和缺乏难度适应性的核心问题。该方法通过难度感知提示（DAP） 动态生成精简的推理链，显著提升小模型推理效率与准确性。相关论文发表于arXiv预印本平台（2025年），为当前大模型轻量化部署的前沿方案。

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一、技术背景与问题定义

1. 传统CoT蒸馏的瓶颈

冗余性：大模型（如DeepSeek-R1）生成的推理链平均长达5,000-32,000 token，相当于“用论文篇幅解答1+1=2”，导致训练计算成本激增。
无差别处理：无论问题难易（如基础算术 vs. 竞赛数学），均输出相似长度解答，阻碍小模型学习“按需推理”的能力。

2. 现有方案的局限

如ReasonFlux、LIMO等方法通过筛选高质量数据提升质量，但未解决长度自适应问题（如LIMO数据平均仍需6,984 token）。

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二、LiteCoT核心方法：难度感知提示（DAP）

工作流程

初始推理链生成
- 教师模型（如DeepSeek-R1）为每个问题生成完整长推理链，确保逻辑完整性。

难度分级与重写

设计三级提示模板，动态调整输出长度：

难度等级	推理结构要求	典型场景
简单	直接分析→解决方法→简结论（<300 token）	基础算术、事实问答
中等	分析→方法尝试→反思→改进→结论	代数方程、逻辑推理
复杂	全面分析→子问题分解→分步优化→整合结论	微积分、组合数学

关键技术突破

动态裁剪：保留关键推理步骤，删除重复解释与非必要细节（如删除“根据定义可知”类冗余表述）。
难度量化：基于问题类型、步骤复杂度、历史错误率自动分级，无需人工标注。

三、LiteCoT数据集与模型训练

1. 数据集构建

规模：10万问题-解答对，覆盖数学、逻辑、科学推理等领域。
长度压缩：平均仅720 token/样本，较传统CoT数据集（如ReasonFlux的10,535 token）减少90%+ 。
质量控制：通过DAP重写后，由教师模型验证逻辑正确性与完备性。

2. Liter模型训练

架构：基于Qwen2.5微调，参数规模包括1.5B/7B/32B。
优化策略：
- 扩展上下文：RoPE频率调至100K，上下文长度从4K→8K token。
- 学习率：5e-5 + 余弦衰减，含10%预热。

四、实验结果与性能优势

1. 精度提升

模型	训练数据	AIME24准确率	总体性能
Qwen2.5-1.5B	传统长CoT	58.1%	35.7%
Liter-1.5B	LiteCoT	67.3%	43.6%

注：AIME24为高难度数学竞赛数据集

2. 推理效率

单问题推理标记数降至约5,000（对比基线15,000+），延迟降低3倍。

五、学术意义与挑战

1. 核心贡献

首提难度自适应蒸馏框架：推动模型“因题制宜”的推理能力。
开源LiteCoT数据集：为轻量化模型社区提供高质量训练资源。

2. 局限与未来方向

难度评估依赖教师模型：可能引入大模型偏见。
多模态任务未覆盖：当前仅支持文本推理。

原始论文信息

标题： LiteCoT: Difficulty-Aware Prompting for Compact Chain-of-Thought Distillation
作者： Wu Yifan, Lin Xiaotian, Tang Nan, Luo Yuyu, Shi Jingze, Wu Bingheng
机构：香港科技大学（广州）、独立研究者
提交日期： 2025年5月26日
论文编号： arXiv:2505.19716v1
详细地址： https://arxiv.org/abs/2505.19716v1