論文の概要: Can Large Language Models Detect Errors in Long Chain-of-Thought Reasoning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19361v2
• Date: Thu, 27 Feb 2025 16:34:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 11:31:41.346931
• Title: Can Large Language Models Detect Errors in Long Chain-of-Thought Reasoning?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは長鎖推論における誤りを検出することができるか?
• Authors: Yancheng He, Shilong Li, Jiaheng Liu, Weixun Wang, Xingyuan Bu, Ge Zhang, Zhongyuan Peng, Zhaoxiang Zhang, Zhicheng Zheng, Wenbo Su, Bo Zheng,
• Abstract要約: o1-likeモデルは、既存のLarge Language Models(LLM)の推論能力を改善するための長いチェーン・オブ・ソート(CoT)推論ステップを生成する。 DeltaBenchを導入し、異なる推論タスクのために異なるo1-likeモデルから生成された長いCoTを含む。 DeltaBenchに基づいて、生成した長いCoTのきめ細かい分析を行い、異なるo1モデルの有効性と効率を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.17826305464394
• License:
• Abstract: Recently, o1-like models have drawn significant attention, where these models produce the long Chain-of-Thought (CoT) reasoning steps to improve the reasoning abilities of existing Large Language Models (LLMs). In this paper, to understand the qualities of these long CoTs and measure the critique abilities of existing LLMs on these long CoTs, we introduce the DeltaBench, including the generated long CoTs from different o1-like models (e.g., QwQ, DeepSeek-R1) for different reasoning tasks (e.g., Math, Code, General Reasoning), to measure the ability to detect errors in long CoT reasoning. Based on DeltaBench, we first perform fine-grained analysis of the generated long CoTs to discover the effectiveness and efficiency of different o1-like models. Then, we conduct extensive evaluations of existing process reward models (PRMs) and critic models to detect the errors of each annotated process, which aims to investigate the boundaries and limitations of existing PRMs and critic models. Finally, we hope that DeltaBench could guide developers to better understand the long CoT reasoning abilities of their models.
• Abstract（参考訳）: 近年、o1のようなモデルが注目され、これらのモデルは既存のLarge Language Models(LLM)の推論能力を改善するための長いチェーン・オブ・ソート(CoT)推論ステップを生み出している。 本稿では,これらの長い CoT の品質を理解し,これらの長い CoT 上で既存の LLM の批判能力を測定するために,様々な理由付けタスク(例えば,Math, Code, General Reasoning など)に対して,様々な o1-like モデル (例えば QwQ, DeepSeek-R1) から生成された長い CoT を含む DeltaBench を導入して,長い CoT 推論における誤りを検出する能力を測定する。 DeltaBenchに基づいて、生成した長いCoTのきめ細かい分析を行い、異なるo1モデルの有効性と効率を明らかにする。 そこで我々は,既存のプロセス報酬モデル (PRM) と批判モデルを用いて,既存のPRMと批判モデルの境界と限界を調査することを目的とした,注釈付きプロセスの誤りを検出する。 最後に、DeltaBenchが、彼らのモデルの長いCoT推論能力をよりよく理解できるように、開発者を誘導することを期待しています。

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