論文の概要: Stepwise Reasoning Checkpoint Analysis: A Test Time Scaling Method to Enhance LLMs' Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17829v1
• Date: Fri, 23 May 2025 12:42:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.073305
• Title: Stepwise Reasoning Checkpoint Analysis: A Test Time Scaling Method to Enhance LLMs' Reasoning
• Title（参考訳）: ステップワイズ推論チェックポイント分析:LLMの推論を向上するためのテスト時間スケーリング手法
• Authors: Zezhong Wang, Xingshan Zeng, Weiwen Liu, Yufei Wang, Liangyou Li, Yasheng Wang, Lifeng Shang, Xin Jiang, Qun Liu, Kam-Fai Wong,
• Abstract要約: 本稿では,ステップワイズ推論チェックポイント分析(SRCA)を提案する。 本研究は,(1)中間チェックポイント回答による経路推論をグループ化して品質を確保しつつ多様性を維持するAnswer-Clustered Search,(2)最終決定にすべての中間回答を活用するCheckpoint Candidate Augmentationの2つの主要な戦略を取り入れた。 提案手法は経路均質化を効果的に低減し,高品質な中間結果を活用することにより耐故障機構を創出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.50681925980135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Mathematical reasoning through Chain-of-Thought (CoT) has emerged as a powerful capability of Large Language Models (LLMs), which can be further enhanced through Test-Time Scaling (TTS) methods like Beam Search and DVTS. However, these methods, despite improving accuracy by allocating more computational resources during inference, often suffer from path homogenization and inefficient use of intermediate results. To address these limitations, we propose Stepwise Reasoning Checkpoint Analysis (SRCA), a framework that introduces checkpoints between reasoning steps. It incorporates two key strategies: (1) Answer-Clustered Search, which groups reasoning paths by their intermediate checkpoint answers to maintain diversity while ensuring quality, and (2) Checkpoint Candidate Augmentation, which leverages all intermediate answers for final decision-making. Our approach effectively reduces path homogenization and creates a fault-tolerant mechanism by utilizing high-quality intermediate results. Experimental results show that SRCA improves reasoning accuracy compared to existing TTS methods across various mathematical datasets.
• Abstract（参考訳）: CoT(Chain-of-Thought)による数学的推論は、Large Language Models(LLMs)の強力な機能として現れ、ビームサーチやDVTSといったテスト時間スケーリング(TTS)メソッドによってさらに拡張される。 しかし、これらの手法は推論中により多くの計算資源を割り当てることで精度を向上するが、経路均質化や中間結果の非効率な利用に悩まされることが多い。 これらの制約に対処するため、我々は、推論ステップ間のチェックポイントを導入するフレームワークSRCA(Stepwise Reasoning Checkpoint Analysis)を提案する。 本研究は,(1)中間チェックポイント回答による経路推論をグループ化して品質を確保しつつ多様性を維持するAnswer-Clustered Search,(2)最終決定にすべての中間回答を活用するCheckpoint Candidate Augmentationの2つの主要な戦略を取り入れた。 提案手法は経路均質化を効果的に低減し,高品質な中間結果を活用することにより耐故障機構を創出する。 実験の結果,SRCAは様々な数学的データセットにまたがる既存のTS法と比較して推論精度を向上することがわかった。

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