論文の概要: Derailer-Rerailer: Adaptive Verification for Efficient and Reliable Language Model Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13940v3
• Date: Sun, 02 Mar 2025 12:11:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 17:04:19.387652
• Title: Derailer-Rerailer: Adaptive Verification for Efficient and Reliable Language Model Reasoning
• Title（参考訳）: Derailer-Rerailer: 効率的で信頼性の高い言語モデル推論のための適応的検証
• Authors: Guangya Wan, Yuqi Wu, Hao Wang, Shengming Zhao, Jie Chen, Sheng Li,
• Abstract要約: Derailer-Rerailerは推論精度と計算効率のバランスをとる新しいフレームワークである。 提案手法は,従来の検証手法に比べて2～3倍の効率を維持しつつ,大幅な精度向上(8～11%)を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.765298236504155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive reasoning capabilities, yet existing prompting methods face a critical trade-off: simple approaches often struggle with complex tasks and reasoning stability, while more sophisticated methods require multiple inferences and substantial computational resources, limiting their practical deployment. To address this challenge, we propose Derailer-Rerailer, a novel framework that adaptively balances reasoning accuracy and computational efficiency. At its core, our framework employs a lightweight Derailer mechanism to assess reasoning stability and selectively triggers an advanced Rerailer verification process only when necessary, thereby optimizing computational resource usage. Extensive evaluation across both open and closed-source models on more than 20 categories of mathematical, symbolic, and commonsense reasoning tasks demonstrates our framework's effectiveness: Derailer-Rerailer achieves significant accuracy improvements (8-11\% across various reasoning tasks) while maintaining 2-3 times better efficiency than existing verification methods, with particularly strong performance in mathematical and symbolic reasoning, offering a practical solution for enhancing LLM reasoning reliability while significantly reducing computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は印象的な推論能力を示しているが、既存のプロンプトメソッドは重要なトレードオフに直面している。 この課題に対処するために、推論精度と計算効率を適応的にバランスする新しいフレームワークであるDerailer-Rerailerを提案する。 その中核となるのが、推論安定性を評価する軽量なDerailerメカニズムであり、必要なときにのみ高度なRerailer検証プロセスを選択的にトリガーすることで、計算リソースの使用を最適化する。 Derailer-Rerailerは、既存の検証手法よりも2～3倍の効率を保ちながら、計算オーバーヘッドを著しく低減しつつ、LLM推論の信頼性を向上するための実用的なソリューションを提供する。

関連論文リスト

• Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models [54.04678363287392]
  大規模言語モデル(LLM)は複雑なタスクにおいて顕著な機能を示した。 OpenAI o1とDeepSeek-R1の最近の進歩は、System-2推論ドメインのパフォーマンスをさらに改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-20T17:59:38Z)
• Enhancing LLM Reliability via Explicit Knowledge Boundary Modeling [48.15636223774418]
  大きな言語モデル(LLM)は、不一致の自己認識のためにしばしば幻覚する。 既存のアプローチは、不確実性推定やクエリの拒否を通じて幻覚を緩和する。 高速かつ低速な推論システムを統合するための明示的知識境界モデリングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-04T03:16:02Z)
• Stepwise Perplexity-Guided Refinement for Efficient Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models [56.37421741507468]
  CoT推論は大規模言語モデル(LLM)の性能を大幅に向上させた。 本稿では,その重要性の尺度としてパープレキシティを用いた批判的推論ステップの同定手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T20:04:51Z)
• Reward-Guided Speculative Decoding for Efficient LLM Reasoning [80.55186052123196]
  Reward-Guided Speculative Decoding (RSD)は,大規模言語モデル(LLM)における推論の効率向上を目的とした新しいフレームワークである。 RSDは、厳密な偏りを強制する既存の投機的復号法とは対照的に、制御されたバイアスをハイリワード出力の優先順位付けに取り入れている。 RSDは,対象モデルのみでの復号化に対して,高い効率向上を実現し,並列復号法よりも高い精度を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T17:19:57Z)
• BRiTE: Bootstrapping Reinforced Thinking Process to Enhance Language Model Reasoning [78.63421517563056]
  大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクにおいて顕著な機能を示した。 本稿では,新しいグラフィカルモデルを用いてLLM推論を定式化する統一確率的フレームワークを提案する。 本稿では,Bootstrapping Reinforced Thinking Process (BRiTE)アルゴリズムについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T02:39:07Z)
• Inference Scaling vs Reasoning: An Empirical Analysis of Compute-Optimal LLM Problem-Solving [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、精度と推論能力の最大化に重点を置いている。 本稿では,2つの対照的なアプローチの統合を解析することにより,推論の強化と計算効率の相乗効果について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T08:42:45Z)
• Optimal Query Allocation in Extractive QA with LLMs: A Learning-to-Defer Framework with Theoretical Guarantees [3.4289478404209826]
  大規模言語モデルは生成タスクでは優れているが、構造化されたテキスト選択では非効率である。 本稿では,専門的な専門家にクエリを割り当て,信頼性の高い予測を確実にする学習者向けフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T08:21:00Z)
• Enhancing Multi-Step Reasoning Abilities of Language Models through Direct Q-Function Optimization [49.362750475706235]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、大規模言語モデルを人間の好みと整合させ、複雑なタスクを遂行する能力を向上させる上で重要な役割を担っている。 反応生成過程をマルコフ決定プロセス(MDP)として定式化し,ソフトアクター・クリティック(SAC)フレームワークを用いて,言語モデルによって直接パラメータ化されたQ関数を最適化する,直接Q関数最適化(DQO)を提案する。 GSM8KとMATHという2つの数学問題解決データセットの実験結果から、DQOは従来の手法よりも優れており、言語モデルを整合させるための有望なオフライン強化学習手法として確立されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T23:29:20Z)
• Think Beyond Size: Adaptive Prompting for More Effective Reasoning [0.0]
  本稿では,動的かつ反復的なフレームワークであるAdaptive Promptingを紹介する。 その結果、Adaptive Promptingは、算術的推論(GSM8K、MultiArithm)、論理的推論、コモンセンスタスクなど、様々な推論ベンチマークのパフォーマンスを著しく向上させることを示した。 提案手法は,計算効率を維持しつつ,GPT-4などの大規模モデルと競合する性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:14:36Z)
• Rationale-Aware Answer Verification by Pairwise Self-Evaluation [11.763229353978321]
  信頼性のある検証器の訓練には,最終回答の正しさに加えて,有理数の有効性の確保が必要であることを示す。 本結果から, 信頼性検証には, 正解の正確性に加えて, 有理数の有効性の確保が必要であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T08:53:00Z)
• Improving LLM Reasoning through Scaling Inference Computation with Collaborative Verification [52.095460362197336]
  大規模言語モデル(LLM)は一貫性と正確な推論に苦しむ。 LLMは、主に正しいソリューションに基づいて訓練され、エラーを検出して学習する能力を減らす。 本稿では,CoT(Chain-of-Thought)とPoT(Program-of-Thought)を組み合わせた新しい協調手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T05:21:48Z)
• The Role of Deductive and Inductive Reasoning in Large Language Models [37.430396755248104]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)推論を強化するために,DID法を提案する。 DIDはリトルストーン次元と情報エントロピーを組み合わせた2次元複雑度評価システムを実装している。 その結果,推理精度と解の精度は有意に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T18:30:47Z)
• Can We Further Elicit Reasoning in LLMs? Critic-Guided Planning with Retrieval-Augmentation for Solving Challenging Tasks [68.49251303172674]
  最先端の大規模言語モデル(LLM)は、目覚ましい問題解決能力を示すが、複雑な推論と事実の正しさに苦慮する可能性がある。 既存の手法では、チェーン・オブ・ソートと検索強化生成(RAG)の強みを利用して、複雑な問題をより単純なステップに分解し、検索を適用して事実の正しさを向上させる。 CR-Planner(CR-Planner, CR-Planner, CR-Planner)は, 微調整された批判モデルを利用して, 推論と検索の両方のプロセスを計画を通してガイドする新しいフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T11:26:02Z)
• Textualized Agent-Style Reasoning for Complex Tasks by Multiple Round LLM Generation [49.27250832754313]
  我々は、llmベースの自律エージェントフレームワークであるAgentCOTを紹介する。 それぞれのステップで、AgentCOTはアクションを選択し、それを実行して、証拠を裏付ける中間結果を得る。 エージェントCOTの性能を高めるための2つの新しい戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T02:20:06Z)
• ChainLM: Empowering Large Language Models with Improved Chain-of-Thought Prompting [124.69672273754144]
  CoT(Chain-of-Thought)のプロンプトにより,大規模言語モデル(LLM)の推論能力が向上する 既存のCoTアプローチは通常、単純な推論タスクに重点を置いており、結果として低品質で一貫性のないCoTプロンプトをもたらす。 優れたCoTプロンプトの自動生成のための新しいフレームワークであるCoTGeniusを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T11:34:26Z)
• RCOT: Detecting and Rectifying Factual Inconsistency in Reasoning by Reversing Chain-of-Thought [56.558892336235914]
  Reversing Chain-of-Thought (RCoT) は、大規模言語モデルの推論能力を改善する新しい手法である。 RCoTは生成したソリューションにおける事実の不整合を自動的に検出し、修正する。 手書きのきめ細かいフィードバックがLLMの推論能力を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T08:02:52Z)
• Enhancing Chain-of-Thoughts Prompting with Iterative Bootstrapping in Large Language Models [81.01397924280612]
  大規模言語モデル (LLM) は、ステップ・バイ・ステップ・チェーン・オブ・シークレット (CoT) をデモンストレーションとして組み込むことで、様々な推論タスクにおいて高い効果的な性能を達成することができる。 本稿では,イターCoT (Iterative bootstrapping in Chain-of-Thoughts Prompting) を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-23T13:54:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。