AdaReasoner: 基于自适应推理的大语言模型配置优化方法
大语言模型（LLMs）在应对需要复杂推理与问题解决能力的任务（如笑话生成或数学推理）时，通常依赖有效的配置（如温度参数和推理步数）。然而，现有提示方法多采用通用的固定配置，虽能满足任务的“基本可用性”，但很少能实现针对具体任务的最优化。为解决这一问题，本文提出了一种与LLM无关的插件 AdaReasoner。该插件通过自适应调整推理配置，为需要不同思维方式的任务提供灵活的解决方案。
技术亮点
1. 强化学习（RL）框架训练：AdaReasoner采用了强化学习（Reinforcement Learning, RL）进行模型训练，结合分解动作空间（Factorized Action Space）和针对性探索策略（Targeted Exploration Strategy），从而高效优化推理配置。
2. 预训练奖励模型：通过引入预先训练的奖励模型（Pretrained Reward Model），AdaReasoner能够在仅有少量示例的引导下（Few-shot Guide）快速学习最佳策略。
3. 理论保证与实验验证：论文为AdaReasoner提供了快速收敛（Fast Convergence）和子线性策略差距（Sublinear Policy Gap）的理论支持，并通过六个不同的LLM和多种推理任务验证其效果，证明其在性能上优于标准基线模型。
4. 分布外鲁棒性：AdaReasoner在面对分布外数据时仍保持稳定的推理能力（Out-of-Distribution Robustness），尤其在知识密集型任务（Knowledge-Intensive Tasks）中，通过定制化提示（Tailored Prompts）显著提升模型表现。
实验成果
AdaReasoner在六种LLM和多样化推理任务中的测试中，始终优于标准基线。其核心优势在于：
– 通过少量样本快速调整策略，适配任务需求。
– 在知识密集型任务中，通过定制性提示增强模型的专业性表现。
– 理论层面可证明其收敛速度和策略优化效率。
该方法为提升LLMs在复杂任务中的灵活性与性能提供了新的技术路径，具有重要的工业应用和研究价值。
科技领域英文高频短语解析
- Reinforcement Learning (RL) framework
释义：强化学习是一种通过“试错”机制优化决策的机器学习方法，RL framework指其系统性训练结构。
应用：用于机器人控制、游戏AI、自适应系统等场景。 -
Factorized action space
释义：将复杂的动作空间拆分为多个独立或半独立的子空间，降低训练难度并提高效率。
应用：在多变量决策优化中常被采用，减少计算复杂度。 -
Targeted exploration strategy
释义：通过有策略的探索（而非随机探索）聚焦关键参数或场景，加速模型收敛。
应用：适用于资源受限的深度学习训练任务。 -
Pretrained reward model
释义：预先训练用于评估模型输出质量的奖励模型，指标包括逻辑性、准确性等。
应用：在生成模型（如文本生成）中作为质量反馈机制。 -
Fast convergence
释义：模型在迭代中迅速接近最优解的性能，反映训练效率核心指标。
应用：对实时性要求较高的工业场景至关重要。 -
Sublinear policy gap
释义：策略误差随训练步数增长而以小于线性的速度收敛，意味着学习效率高。
应用：用于量化强化学习策略的渐进优度能力。 -
Out-of-distribution robustness
释义：应对与训练数据分布差异的输入时，模型仍能保持稳定输出的能力。
应用：保障AI在未知环境中的可靠性。 -
Knowledge-intensive tasks
释义：需依赖大量专业知识或逻辑推理能力的复杂任务，如数学证明或科学推理。
应用：需在模型设计中明确知识获取与调用机制。 -
Few-shot guide
释义：仅提供少量示例便引导模型学习特定任务策略的方式。
应用：适用于低资源场景下的高效微调。
Tag标签
1. 自适应推理
2. 强化学习优化