論文の概要: SETS: Leveraging Self-Verification and Self-Correction for Improved Test-Time Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19306v2
• Date: Mon, 03 Feb 2025 06:21:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 14:01:55.162426
• Title: SETS: Leveraging Self-Verification and Self-Correction for Improved Test-Time Scaling
• Title（参考訳）: SETS: テスト時間スケーリングを改善するための自己検証と自己補正の活用
• Authors: Jiefeng Chen, Jie Ren, Xinyun Chen, Chengrun Yang, Ruoxi Sun, Sercan Ö Arık,
• Abstract要約: 自己拡張テスト時間スケーリング(SETS)は、サンプリング、自己検証、自己補正を統一されたフレームワークに統合する新しい手法である。 SETSは、大幅なパフォーマンス改善と、より好ましいテストタイムスケーリング法則を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.76945841119825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have created new opportunities to enhance performance on complex reasoning tasks by leveraging test-time computation. However, conventional approaches such as repeated sampling with majority voting or reward model scoring, often face diminishing returns as test-time compute scales, in addition to requiring costly task-specific reward model training. In this paper, we present Self-Enhanced Test-Time Scaling (SETS), a novel method that leverages the self-verification and self-correction capabilities of recent advanced LLMs to overcome these limitations. SETS integrates sampling, self-verification, and self-correction into a unified framework, enabling efficient and scalable test-time computation for improved capabilities at complex tasks. Through extensive experiments on challenging planning and reasoning benchmarks, compared to the alternatives, we demonstrate that SETS achieves significant performance improvements and more favorable test-time scaling laws.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、テスト時間計算を利用して複雑な推論タスクのパフォーマンスを向上させる新たな機会を生み出している。 しかし、多数決の繰り返しサンプリングや報酬モデルスコアリングといった従来の手法では、コストのかかるタスク固有の報酬モデルトレーニングに加えて、テストタイムの計算スケールとしてリターンが減少することが多い。 本稿では,最近のLLMの自己検証と自己補正機能を活用し,これらの制約を克服する手法であるSETSを提案する。 SETSはサンプリング、自己検証、自己補正を統一されたフレームワークに統合し、複雑なタスクにおける機能改善のための効率的でスケーラブルなテストタイム計算を可能にする。 提案手法では,SETSが大幅な性能向上とテスト時間スケーリングの法則を達成できることを実証する。

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