論文の概要: Dynamic Chain-of-Thought: Towards Adaptive Deep Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10428v2
• Date: Tue, 18 Feb 2025 10:07:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:04:08.371618
• Title: Dynamic Chain-of-Thought: Towards Adaptive Deep Reasoning
• Title（参考訳）: ダイナミック・チェーン・オブ・ワット:適応型ディープ・推論を目指して
• Authors: Libo Wang,
• Abstract要約: 本研究では、適応的な推論時間とステップを持つ動的連鎖(D-CoT)を提案する。 実験の結果,D-CoTは3つの指標(推論時間,CoT長さ(推論ステップ),トークン数)で,DeepSeek R1よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.586907225774023
• License:
• Abstract: To reduce the cost and consumption of computing resources caused by computational redundancy and delayed reward assignment in long CoT, this research proposes the dynamic chain-of-thought (D-CoT) with adaptive reasoning time and steps. The researcher used simulation experiment to simulate the integration of D-CoT through Python 3.13 IDLE combined with a Python simulator based on GPTs. At the same time, the researcher used DeepSeek R1 as a control group to test and compare the performance of the D-CoT simulator in processing MIT OpenCourseWare's linear algebra exam questions. Experimental results show that D-CoT is better than DeepSeek R1 based on long CoT in three indicators: reasoning time, CoT length (reasoning steps) and token count, which achieves a significant reduction in computing resource consumption. In addition, this research has potential value in deep reasoning optimization that is used as a reference for future dynamic deep reasoning frameworks.
• Abstract（参考訳）: 長期CoTにおける計算冗長性と遅延報酬割り当てによる計算資源のコストと消費を低減するため,適応的な推論時間とステップを持つ動的連鎖(D-CoT)を提案する。 研究者はシミュレーション実験を使用して、Python 3.13 IDLEとGPTに基づくPythonシミュレータを組み合わせたD-CoTの統合をシミュレートした。 同時に、研究者はDeepSeek R1を制御グループとして使用し、MIT OpenCourseWareの線形代数試験問題を処理する際のD-CoTシミュレータの性能を比較した。 実験結果から,D-CoTは長いCoTに基づいて,推論時間,CoT長さ(推論ステップ),トークン数という3つの指標でD-CoTがDeepSeek R1よりも優れていることがわかった。 さらに,本研究は,将来の動的深部推論フレームワークの参照として使用される深部推論最適化において潜在的価値を有する。

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