論文の概要: Language Models (Mostly) Know When to Stop Reading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01025v2
• Date: Wed, 22 Oct 2025 21:46:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:03.51702
• Title: Language Models (Mostly) Know When to Stop Reading
• Title（参考訳）: 言語モデルはいつ読むのをやめるかを(ほとんど)知っている
• Authors: Roy Xie, Junlin Wang, Paul Rosu, Chunyuan Deng, Bolun Sun, Zihao Lin, Bhuwan Dhingra,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、クエリに応答するために必要な情報がコンテキスト内にローカライズされた場合、入力コンテキスト全体を無差別に処理する。 タスク関連情報を取得する際に, LLM が自己決定処理を行うことのできる新しい手法である動的コンテキストカットオフを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.246459354913146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) process entire input contexts indiscriminately, which is inefficient when the information required to answer a query is localized within the context. We present dynamic context cutoff, a novel method enabling LLMs to self-terminate processing upon acquiring sufficient task-relevant information. Through analysis of model internals, we discover that specific attention heads inherently encode "sufficiency signals" -- detectable through lightweight classifiers -- that predict when critical information has been processed. This reveals a new efficiency paradigm: models' internal understanding naturally dictates processing needs rather than external compression heuristics. Comprehensive experiments across six QA datasets (up to 40K tokens) with three model families (LLaMA/Qwen/Mistral, 1B-70B) demonstrate 3.4% accuracy improvement while achieving 1.33x token reduction on average. Furthermore, our method demonstrates superior performance compared to other context efficiency methods at equivalent token reduction rates. Additionally, we observe an emergent scaling phenomenon: while smaller models require probing for sufficiency detection, larger models exhibit intrinsic self-assessment capabilities through prompting.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、クエリに応答するために必要な情報がコンテキスト内にローカライズされた場合、入力コンテキスト全体を無差別に処理する。 タスク関連情報を取得する際に, LLM が自己決定処理を行うことのできる新しい手法である動的コンテキストカットオフを提案する。 モデル内部の分析により、特定の注意ヘッドが本来、重要な情報がいつ処理されたかを予測する「十分信号」(軽量分類器で検出可能)を符号化していることが判明した。 モデルの内部理解は、外部圧縮ヒューリスティックではなく、処理のニーズを自然に判断する。 6つのQAデータセット(最大40Kトークン)と3つのモデルファミリ(LLaMA/Qwen/Mistral、1B-70B)の総合的な実験では、平均1.33倍のトークン削減を達成しつつ、3.4%の精度向上が示されている。 さらに,同値なトークン低減率で,他の文脈効率法と比較して優れた性能を示す。 さらに,より小さなモデルでは十分検出のためのプローブを必要とするが,大規模モデルはプロンプトによる本質的な自己評価能力を示す。

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