論文の概要: On the Diagram of Thought

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10038v4
• Date: Fri, 29 Aug 2025 21:52:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:51.989688
• Title: On the Diagram of Thought
• Title（参考訳）: 思考のダイアグラムについて
• Authors: Yifan Zhang, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多くのタスクで優れているが、構造化された多段階の推論を必要とする複雑な問題に悩まされることが多い。 思考のダイアグラム(Diagram of Thought, DoT)は、1つのLCMがその推論のメンタルマップを構築し、ナビゲートすることを可能にする新しいフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.805936414171892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel at many tasks but often falter on complex problems that require structured, multi-step reasoning. We introduce the Diagram of Thought (DoT), a new framework that enables a single LLM to build and navigate a mental map of its reasoning. Instead of thinking in a straight line, the model constructs a dynamic diagram of ideas, where it can propose different lines of thought, critique its own steps, and synthesize validated insights into a final conclusion. This entire process is self-contained within the model, making it highly efficient by avoiding the complex external controllers or search algorithms required by other methods. To ensure the reliability of this process, we ground DoT in a rigorous mathematical framework from category theory. This foundation guarantees that the way the model combines information is logical, consistent, and robust, regardless of the order in which ideas were explored. The result is a more powerful and transparent reasoning process that produces a fully auditable, step-by-step trace of the LLM's thinking, bridging the gap between fluent language and formal reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多くのタスクで優れるが、構造化された多段階の推論を必要とする複雑な問題に悩まされることが多い。 思考のダイアグラム(Diagram of Thought, DoT)は、1つのLCMがその推論のメンタルマップを構築し、ナビゲートすることを可能にする新しいフレームワークである。 モデルは一直線に考えるのではなく、アイデアのダイナミックな図を作り、異なる考えのラインを提案し、独自のステップを批判し、検証済みの洞察を最終的な結論へと合成する。 このプロセス全体はモデル内で自己完結しているため、複雑な外部コントローラや検索アルゴリズムを他の手法で必要とせず、非常に効率的である。 このプロセスの信頼性を確保するため、分類理論から厳密な数学的枠組みでDoTを定式化する。 この基盤は、アイデアが探索された順序に関係なく、モデルが情報を結合する方法が論理的で一貫性があり、堅牢であることを保証する。 その結果、より強力で透明な推論プロセスとなり、LLMの考え方を完全に監査可能でステップバイステップのトレースを生成し、流動的な言語と形式的な推論のギャップを埋める。

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