論文の概要: Evaluating Step-by-step Reasoning Traces: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12289v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 19:58:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 20:12:08.642128
• Title: Evaluating Step-by-step Reasoning Traces: A Survey
• Title（参考訳）: ステップバイステップ推論トレースの評価:サーベイ
• Authors: Jinu Lee, Julia Hockenmaier,
• Abstract要約: 評価基準を4つのトップレベルカテゴリ(基底性、妥当性、コヒーレンス、有用性)で分類することを提案する。 次に、それらの実装に基づいてメトリクスを分類し、それぞれの基準を評価するために使用されるメトリクスを調査し、評価モデルが異なる基準をまたいで転送できるかどうかを調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.895864050325129
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Step-by-step reasoning is widely used to enhance the reasoning ability of large language models (LLMs) in complex problems. Evaluating the quality of reasoning traces is crucial for understanding and improving LLM reasoning. However, the evaluation criteria remain highly unstandardized, leading to fragmented efforts in developing metrics and meta-evaluation benchmarks. To address this gap, this survey provides a comprehensive overview of step-by-step reasoning evaluation, proposing a taxonomy of evaluation criteria with four top-level categories (groundedness, validity, coherence, and utility). We then categorize metrics based on their implementations, survey which metrics are used for assessing each criterion, and explore whether evaluator models can transfer across different criteria. Finally, we identify key directions for future research.
• Abstract（参考訳）: ステップバイステップ推論は、複雑な問題における大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるために広く用いられている。 LLM推論の理解と改善には,推理トレースの品質評価が不可欠である。 しかし、評価基準は依然として高度に標準化されておらず、メトリクスやメタ評価ベンチマークの開発への取り組みが断片化している。 このギャップに対処するため,本調査では,4つのトップレベルカテゴリ(グラウンドドネス,妥当性,コヒーレンス,有用性)で評価基準の分類を提唱し,ステップバイステップの推論評価を概観する。 次に、それらの実装に基づいてメトリクスを分類し、それぞれの基準を評価するために使用されるメトリクスを調査し、評価モデルが異なる基準をまたいで転送できるかどうかを調査する。 最後に,今後の研究の方向性を明らかにする。

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