論文の概要: Understanding Aha Moments: from External Observations to Internal Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02956v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 18:22:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:48:38.395914
• Title: Understanding Aha Moments: from External Observations to Internal Mechanisms
• Title（参考訳）: アハモーメントを理解する:外的観察から内部メカニズムへ
• Authors: Shu Yang, Junchao Wu, Xin Chen, Yunze Xiao, Xinyi Yang, Derek F. Wong, Di Wang,
• Abstract要約: 大規模推論モデル(LRM)は複雑な問題を推論することができる。 言語パターン,不確実性の記述,「推論崩壊」から潜在空間の解析まで,LRMにおける「アハモーメント」について検討した。 この「アハモーメント」は、モデルが問題の難しさに対する認識を変えることで、複雑な問題を解決するのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.822776924651404
• License:
• Abstract: Large Reasoning Models (LRMs), capable of reasoning through complex problems, have become crucial for tasks like programming, mathematics, and commonsense reasoning. However, a key challenge lies in understanding how these models acquire reasoning capabilities and exhibit "aha moments" when they reorganize their methods to allocate more thinking time to problems. In this work, we systematically study "aha moments" in LRMs, from linguistic patterns, description of uncertainty, "Reasoning Collapse" to analysis in latent space. We demonstrate that the "aha moment" is externally manifested in a more frequent use of anthropomorphic tones for self-reflection and an adaptive adjustment of uncertainty based on problem difficulty. This process helps the model complete reasoning without succumbing to "Reasoning Collapse". Internally, it corresponds to a separation between anthropomorphic characteristics and pure reasoning, with an increased anthropomorphic tone for more difficult problems. Furthermore, we find that the "aha moment" helps models solve complex problems by altering their perception of problem difficulty. As the layer of the model increases, simpler problems tend to be perceived as more complex, while more difficult problems appear simpler.
• Abstract（参考訳）: 複雑な問題を推論できるLarge Reasoning Models (LRM) は、プログラミング、数学、コモンセンス推論といったタスクに欠かせないものとなっている。 しかし、重要な課題は、これらのモデルがどのように推論能力を獲得し、問題により多くの思考時間を割くためにメソッドを再編成した時に「アハモーメント」を示すかを理解することである。 本研究では,LRMにおける「アハモーメント」を言語パターンから不確実性の説明,「推論崩壊」から潜在空間における分析まで,体系的に研究する。 我々は,「アハモーメント」が,自己回帰や問題難易度に基づく不確かさの適応的調整のために,より頻繁な人為的音色の使用において外部的に現れることを示した。 このプロセスは、"Reasoning Collapse"に結びつくことなく、モデルの完全な推論を支援する。 内部的には、人格的特徴と純粋推論の分離に対応しており、より難しい問題に対して人格的トーンが増大している。 さらに,「アハモーメント」は,問題の難しさに対する認識を変化させることで,モデルが複雑な問題を解決するのに役立つことがわかった。 モデル層が増加するにつれて、より単純な問題はより複雑であると見なされるが、より難しい問題はより単純に見える。

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