論文の概要: How Is LLM Reasoning Distracted by Irrelevant Context? An Analysis Using a Controlled Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18761v1
• Date: Sat, 24 May 2025 15:56:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.64343
• Title: How Is LLM Reasoning Distracted by Irrelevant Context? An Analysis Using a Controlled Benchmark
• Title（参考訳）: LLM推論は無関係な文脈で分解されるか? : 制御ベンチマークによる解析
• Authors: Minglai Yang, Ethan Huang, Liang Zhang, Mihai Surdeanu, William Wang, Liangming Pan,
• Abstract要約: 分散文脈をもつ小学校数学は、体系的に制御された文脈 (IC) に対するLarge Language Models (LLM) 推論を評価するためのベンチマークである。 実験の結果,LLMはICに非常に敏感であり,推理経路の選択と算術精度の両方に影響を及ぼすことがわかった。 本稿では,プロセス報酬モデルを用いて,配当条件下でのロバスト性を高めるステップワイズツリー探索を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.13320560500717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Grade School Math with Distracting Context (GSM-DC), a synthetic benchmark to evaluate Large Language Models' (LLMs) reasoning robustness against systematically controlled irrelevant context (IC). GSM-DC constructs symbolic reasoning graphs with precise distractor injections, enabling rigorous, reproducible evaluation. Our experiments demonstrate that LLMs are significantly sensitive to IC, affecting both reasoning path selection and arithmetic accuracy. Additionally, training models with strong distractors improves performance in both in-distribution and out-of-distribution scenarios. We further propose a stepwise tree search guided by a process reward model, which notably enhances robustness in out-of-distribution conditions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の評価のための総合ベンチマークであるGrade School Math with Distracting Context (GSM-DC) を紹介する。 GSM-DCは、厳密で再現可能な評価を可能にする、正確なインジェクションによるシンボリック推論グラフを構築する。 実験の結果,LLMはICに非常に敏感であり,推理経路の選択と算術精度の両方に影響を及ぼすことがわかった。 さらに、強力なイントラクタを持つトレーニングモデルは、配布内シナリオと配布外シナリオの両方のパフォーマンスを改善する。 さらに,プロセス報酬モデルによって誘導されるステップワイズツリー探索を提案し,アウト・オブ・ディストリビューション条件におけるロバスト性を顕著に向上させる。

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