SynAdapt：通过合成连续思维链实现大语言模型的自适应推理
摘要：尽管链式思维（CoT）推理能提升模型性能，却因离散 CoT 标记（DCoT）的生成而带来显著时间开销。连续 CoT（CCoT）是更高效的替代方案，但现有方法受限于间接微调、对齐不足或目标不一致。为此，我们提出创新高效的推理框架 SynAdapt：首先合成高质量 CCoT，作为大模型精确且有效的对齐目标，使其直接学会连续推理并给出正确答案；其次，仅凭 CCoT 难以解决难题，SynAdapt 引入难度分类器，结合问题上下文与 CCoT 在简短推理后识别困难样本，再自适应提示模型重新思考，以进一步提升表现。跨不同难度基准的大量实验充分验证了该方法的有效性，在准确率和效率之间实现了最佳平衡。
论文信息
论文标题: "SynAdapt: Learning Adaptive Reasoning in Large Language Models via Synthetic Continuous Chain-of-Thought"
作者: "Jianwei Wang, Ziming Wu, Fuming Lai, Shaobing Lian, Ziqian Zeng"
会议/期刊: "arXiv preprint arXiv:2508.00574v1"
发表年份: 2025
原文链接: "https://arxiv.org/pdf/2508.00574v1"
代码链接: ""
关键词: ["连续思维链", "自适应推理", "大语言模型", "效率优化", "难度分类"]
核心要点
SynAdapt创新性地通过生成合成连续思维链（Synthetic CCoT） 作为精准对齐目标，并结合难度分类器动态调整推理策略，在保持高精度的同时显著提升推理效率，实现了准确性与效率的最优平衡。
研究背景：思维链推理的效率困境
近年来，思维链（Chain-of-Thought, CoT） 推理已成为提升大语言模型（LLM）复杂任务解决能力的关键技术。然而，传统离散思维链（DCoT）生成大量自然语言 tokens，导致推理速度慢、计算成本高的问题。为解决这一痛点，连续思维链（Continuous CoT, CCoT） 应运而生，它通过LLM的隐藏状态进行推理，跳过冗余的token生成，理论上能在保持推理能力的同时提升效率。
现有CCoT方法却面临三大挑战：
- 间接微调（Indirect Training）：如Coconut通过课程学习逐步替换DCoT，但缺乏显式对齐，导致推理能力损失
- 对齐不充分（Partial Alignment）：如CODI仅对齐DCoT和CCoT的最后一个token状态，忽略中间推理过程
- 目标不一致（Incoherent Target）：如CompressCoT仅对齐部分"重要token"，破坏了推理链的连贯性
图1：SynAdapt与其他CCoT方法的对比。SynAdapt通过合成CCoT实现完全对齐且目标一致，而其他方法存在间接训练、单一对齐或目标不一致等问题
方法总览：SynAdapt的双阶段自适应推理框架
SynAdapt提出了一个两阶段框架，通过合成CCoT生成和自适应推理策略，同时解决准确性和效率问题。
核心创新点
- 合成连续思维链（Synthetic CCoT）：生成高质量连续思维链作为对齐目标，替代传统DCoT
- 动态难度感知：训练难度分类器，根据问题复杂度动态选择推理策略
- 全对齐微调：通过多损失函数优化，实现思维链的完整对齐
图2：SynAdapt框架分为微调阶段（上）和推理阶段（下）。微调阶段生成合成CCoT并训练难度分类器；推理阶段根据问题难度动态调整推理策略
关键技术解析
1. 合成CCoT生成：精准对齐的基础
SynAdapt首先为每个问题生成合成连续思维链（Z_syn），作为后续微调的"黄金标准"。具体步骤：
- 随机初始化一个长度为m的连续向量Z_syn
- 固定LLM参数，仅优化Z_syn，使LLM能基于问题和Z_syn生成正确答案
- 通过两个损失函数优化：
- 答案损失（L_ans）：确保Z_syn引导LLM生成正确答案
- DCoT对齐损失（L_dcot）：使Z_syn的隐藏状态与真实DCoT的隐藏状态对齐
这一过程类似为LLM定制"思维导航图"，确保模型学习到高效且准确的推理路径。
2. 增强微调：迭代优化思维链
微调阶段采用迭代优化策略，训练LLM将随机初始化的"草稿思维链"（Draft CCoT）逐步优化为与合成CCoT对齐的最终思维链：
- 从无意义的重复token序列初始化草稿思维链
- 通过LoRA模块微调LLM，迭代精炼草稿思维链（默认4轮迭代）
- 多损失函数联合优化：
- 对齐损失（L_align）：使最终思维链与合成CCoT对齐
- 答案损失（L’_ans）：确保最终思维链能引导LLM生成正确答案
3. 难度分类器：智能任务分诊
为解决简单问题过度推理和复杂问题推理不足的矛盾，SynAdapt训练了一个难度分类器（δ）：
- 输入：问题本身和对应的CCoT
- 输出：0-1之间的难度分数
- 训练策略：构造难易问题对，通过对比损失（L_diff）训练分类器
推理时，根据难度分数动态调整策略：
- 简单问题（分数<τ）：直接基于CCoT生成答案，追求效率
- 困难问题（分数≥τ）：丢弃CCoT，提示LLM重新进行详细推理，确保准确性
实验结果：全面超越现有基线
1. 准确性-效率权衡优势
在五大数学推理基准测试（AIME25、AIME24、AMC23、MATH500、GSM8K）上，SynAdapt展现出显著优势：
表1：SynAdapt与各基线方法在准确性敏感场景和效率敏感场景的对比
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准确性敏感场景（τ=0.5）：
- 平均准确率达69.0%，与原始模型相当
- 平均生成长度缩短39.7%（从7786.8→4694.8 tokens）
- Rel-G指标达1.58，显著优于CoD（1.53）和NoThinking（1.21）
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效率敏感场景（τ=1.0）：
- 平均长度仅584.9 tokens，比原始模型缩短92.5%
- 准确率保持50.3%，远超Coconut（47.6%）和CODI（45.9%）
- Rel-G指标达9.14，为所有方法最高
2. 准确率-效率权衡曲线
图2：不同方法的准确率-效率权衡曲线。SynAdapt（红点）位于"高准确率-低长度"的理想区域
通过调整阈值τ，SynAdapt可灵活适应不同场景需求：
- τ=0.5时优先保证准确率（适合科研、医疗等高风险场景）
- τ=1.0时最大化效率（适合实时交互、边缘设备等资源受限场景）
3. 难题识别能力
SynAdapt的难度分类器在MATH500和MixD数据集上表现优异：
表2：SynAdapt与基线方法在难题识别任务上的对比（F1值）
- 在MATH500数据集上，F1值达63.11，远超PromptLLM（45.86）和RouteLLM（31.21）
- 在MixD数据集上，F1值达78.32，显著优于Probe.Q（63.81）
4. 训练效率分析
尽管增加了合成CCoT生成步骤，SynAdapt的整体训练成本仍具竞争力：
表3：不同CCoT方法的训练时间对比
- 总训练时间1021分钟，仅比CODI（1156分钟）少11.6%
- 合成CCoT生成仅占总时间的9.89%，单条合成CCoT生成仅需10秒
5. 跨模型泛化能力
在不同规模的LLM骨干模型上，SynAdapt均保持稳定优势：
表4：SynAdapt在不同LLM骨干上的表现
- 在R1-Llama-8B上，τ=1.0时Rel-G达9.80，远超Coconut（9.46）
- 在R1-Qwen-1.5B（轻量级模型）上，τ=1.0时Rel-G达9.70，为所有方法最高
实际案例：推理质量对比
以"不同进制转换"问题为例，SynAdapt展现出简洁且准确的优势：
- Coconut：生成冗长推理过程，但答案错误
- CompressCoT：推理简洁但遗漏关键步骤，答案错误
- CODI：推理正确但包含大量冗余内容（768 tokens）
- SynAdapt：仅用47 tokens完成准确推理，实现"又快又好"
未来工作与思考
1. 方法改进方向
- 合成CCoT优化：探索动态长度CCoT，避免固定长度带来的信息浪费或不足
- 多粒度难度分类：当前二分类（难易）可扩展为多级别分类，实现更精细的推理资源分配
- 领域适应：目前主要验证数学推理任务，需扩展到代码生成、逻辑推理等更多领域
2. 实际应用挑战
- 阈值τ的选择：不同应用场景需要不同的τ值，如何自适应调整仍是开放问题
- 计算资源消耗：合成CCoT生成虽高效，但对显存要求较高（尤其长序列）
- 错误传递风险：合成CCoT的质量直接影响后续微调效果，需进一步提升鲁棒性
3. 更广泛的影响
SynAdapt的思想可启发更广泛的研究方向：
- 通用AI效率优化：不仅限于LLM推理，可扩展到多模态模型、强化学习等领域
- 人机协作新模式：难度感知机制可用于动态调整人机分工，提升协作效率
- 边缘设备部署：通过CCoT压缩推理过程，为LLM在边缘设备部署提供可能