論文の概要: Reasoning on Multiple Needles In A Haystack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04150v1
• Date: Sat, 05 Apr 2025 11:58:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 05:40:11.835723
• Title: Reasoning on Multiple Needles In A Haystack
• Title（参考訳）: ヘイスタックにおける複数針の推論
• Authors: Yidong Wang,
• Abstract要約: 直接質問をフィルタリングすることで,メモリベースの回答問題に対処する。 この知見に基づいて,マルチラウンド拡張のためのリフレクション機構を導入する。 生成した反復的思考プロセスを使用してモデルをトレーニングし、パフォーマンスの劣化を軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.765859280987053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Needle In A Haystack (NIAH) task has been widely used to evaluate the long-context question-answering capabilities of Large Language Models (LLMs). However, its reliance on simple retrieval limits its effectiveness. To address this limitation, recent studies have introduced the Multiple Needles In A Haystack Reasoning (MNIAH-R) task, which incorporates supporting documents (Multiple needles) of multi-hop reasoning tasks into a distracting context (Haystack}). Despite this advancement, existing approaches still fail to address the issue of models providing direct answers from internal knowledge, and they do not explain or mitigate the decline in accuracy as context length increases. In this paper, we tackle the memory-based answering problem by filtering out direct-answer questions, and we reveal that performance degradation is primarily driven by the reduction in the length of the thinking process as the input length increases. Building on this insight, we decompose the thinking process into retrieval and reasoning stages and introduce a reflection mechanism for multi-round extension. We also train a model using the generated iterative thinking process, which helps mitigate the performance degradation. Furthermore, we demonstrate the application of this retrieval-reflection capability in mathematical reasoning scenarios, improving GPT-4o's performance on AIME2024.
• Abstract（参考訳）: Needle In A Haystack (NIAH) タスクは、Large Language Models (LLM) の長文質問応答能力を評価するために広く使われている。 しかし、単純な検索に依存しているため、その有効性は制限される。 この制限に対処するため、近年の研究では、マルチホップ推論タスクのサポートドキュメント(複数針)を邪魔な状況(Haystack})に組み込むMNIAH-Rタスクを導入している。 この進歩にもかかわらず、既存のアプローチは、内部知識から直接の回答を提供するモデルの問題にまだ対処できず、文脈の長さが増加するにつれて精度の低下を説明または緩和しない。 本稿では,直接回答質問をフィルタリングすることで,メモリベースの解答問題に取り組み,入力長が大きくなるにつれて思考プロセスの長さが減少することが主な原因であることを示す。 この知見に基づいて、思考プロセスを検索と推論段階に分解し、マルチラウンド拡張のためのリフレクション機構を導入する。 また、生成した反復的思考プロセスを使ってモデルをトレーニングし、パフォーマンスの劣化を軽減するのに役立ちます。 さらに,この検索・リフレクション機能を数学的推論シナリオに適用し,AIME2024におけるGPT-4oの性能を改善した。

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