論文の概要: Semi-structured LLM Reasoners Can Be Rigorously Audited

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24217v2
• Date: Mon, 29 Sep 2025 17:21:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.016052
• Title: Semi-structured LLM Reasoners Can Be Rigorously Audited
• Title（参考訳）: 半構造型LLM共振器は厳格に聴取できる
• Authors: Jixuan Leng, Cassandra A. Cohen, Zhixian Zhang, Chenyan Xiong, William W. Cohen,
• Abstract要約: 半構造化推論モデル (SSRM) を導入し, 推論の半構造化表現を生成する訓練を行った。 SSRMは、実行不可能なPythonの構文で推論トレースを生成し、各推論ステップを指定し、入力と出力をマークする。 これらの手法はすべて、予測可能な推論エラーを効果的にフラグできることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.72257027288094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although Large Language Models (LLMs) have become capable reasoners, the problem of faithfulness persists: their reasoning can contain errors and omissions that are difficult to detect and that may obscure biases in model outputs. To address this issue, we introduce Semi-Structured Reasoning Models (SSRMs), which are trained to produce semi-structured representations of reasoning. SSRMs generate reasoning traces in a non-executable Pythonic syntax that names each reasoning step and marks its inputs and outputs. This structure allows SSRM traces to be automatically audited to identify reasoning flaws. We evaluate three types of audits: hand-crafted structured reasoning audits, written in a domain-specific language (DSL) implemented in Python; LLM-generated structured reasoning audits; and learned typicality audits, which apply probabilistic models over reasoning traces. We show that all of these methods can be used to effectively flag probable reasoning errors. Importantly, the auditability of SSRMs does not appear to compromise overall accuracy: in evaluation on twelve benchmarks and two model families, SSRMs demonstrate strong performance and generalizability relative to other models of comparable size.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は有能な推論者になっているが、忠実さの問題は持続している。 この問題に対処するために,半構造化推論モデル(SSRM)を導入し,半構造化された推論表現を生成するように訓練した。 SSRMは、実行不可能なPythonの構文で推論トレースを生成し、各推論ステップを指定し、入力と出力をマークする。 この構造により、SSRMトレースを自動的に監査して推論の欠陥を特定することができる。 我々は,Pythonで実装されたドメイン固有言語(DSL)で記述された手作りの構造化推論監査,LLMで生成された構造化推論監査,および推論トレースよりも確率論的モデルを適用する定性監査の3種類を評価した。 これらの手法はすべて、予測可能な推論エラーを効果的にフラグできることを示す。 重要なことに、SSRMの監査性は全体的な精度を損なうものではない:12のベンチマークと2つのモデルファミリで評価すると、SSRMは同等の大きさの他のモデルと比較して強い性能と一般化性を示す。

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