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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19306v3
• Date: Fri, 23 May 2025 04:26:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 15:51:02.765762
• 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, Jinsung Yoon, Sercan Ö Arık,
• Abstract要約: 本稿では、並列およびシーケンシャルなテクニックを戦略的に組み合わせることで制限を克服する新しいアプローチであるSelf-Enhanced Test-Time Scaling(SETS)を紹介する。 SETSは、大規模言語モデルの固有の自己検証と自己補正機能を活用し、単一のフレームワーク内でサンプリング、検証、修正を統一する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.11609084435251
• 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, existing parallel scaling methods, such as repeated sampling or reward model scoring, often suffer from premature convergence and high costs due to task-specific reward model training, while sequential methods like SELF-REFINE cannot effectively leverage increased compute. This paper introduces Self-Enhanced Test-Time Scaling (SETS), a new approach that overcomes these limitations by strategically combining parallel and sequential techniques. SETS exploits the inherent self-verification and self-correction capabilities of LLMs, unifying sampling, verification, and correction within a single framework. This innovative design facilitates efficient and scalable test-time computation for enhanced performance on complex tasks. Our comprehensive experimental results on challenging benchmarks spanning planning, reasoning, math, and coding demonstrate that SETS achieves significant performance improvements and more advantageous test-time scaling behavior than the alternatives.
• Abstract（参考訳）: 近年のLLM(Large Language Models)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、繰り返しサンプリングや報酬モデルスコアリングのような既存の並列スケーリング手法は、タスク固有の報酬モデルトレーニングによる早期収束と高いコストに悩まされることが多く、SELF-REFINEのようなシーケンシャルな手法は、計算量の増加を効果的に活用できない。 本稿では,並列およびシーケンシャルな手法を戦略的に組み合わせることで,これらの制限を克服する新しいアプローチであるSelf-Enhanced Test-Time Scaling(SETS)を紹介する。 SETSは、LLMの固有の自己検証と自己補正機能を活用し、単一のフレームワーク内でサンプリング、検証、修正を統一する。 この革新的な設計は、複雑なタスクのパフォーマンスを向上させるために、効率的でスケーラブルなテスト時間計算を容易にする。 計画、推論、数学、コーディングにまたがる挑戦的なベンチマークに関する総合的な実験結果から、SETSは性能が大幅に向上し、代替よりもテスト時間スケーリングの振る舞いが有利であることが示された。

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