論文の概要: Computational Thinking Reasoning in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02658v2
• Date: Wed, 04 Jun 2025 02:01:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 13:54:39.54838
• Title: Computational Thinking Reasoning in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける計算的思考推論
• Authors: Kechi Zhang, Ge Li, Jia Li, Huangzhao Zhang, Jingjing Xu, Hao Zhu, Lecheng Wang, Jia Li, Yihong Dong, Jing Mai, Bin Gu, Zhi Jin,
• Abstract要約: 計算思考モデル(CTM)は、計算思考パラダイムを大規模言語モデル(LLM)に組み込んだ新しいフレームワークである。 ライブコード実行は推論プロセスにシームレスに統合され、CTMが計算によって考えることができる。 CTMは、精度、解釈可能性、一般化可能性の観点から、従来の推論モデルとツール拡張ベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.28428524878885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) have demonstrated remarkable reasoning capabilities, they often struggle with complex tasks that require specific thinking paradigms, such as divide-and-conquer and procedural deduction, \etc Previous researches integrate external, reliable tools to alleviate logical inconsistencies and hallucinations in LLMs' problem-solving processes. However, we argue that the root challenge is more profound: LLMs lack the complex thinking paradigms (\ie, computational thinking) during reasoning. In this paper, we propose Computational Thinking Model (CTM), a novel framework that incorporates computational thinking paradigms into LLMs. This framework enables LLMs to reformulate complex problems through decomposition, abstraction, reduction, and simulation, among other techniques. Specifically, live code execution is seamlessly integrated into the reasoning process, allowing CTM to think by computing. CTM directly instills computational thinking objectives into LLMs through tailored reinforcement learning rewards, which encourages problem simplification, modular planning, and iterative verification. We conduct extensive evaluations on multiple code generation and mathematical benchmarks. The results demonstrate that CTM outperforms conventional reasoning models and tool-augmented baselines in terms of accuracy, interpretability, and generalizability. We hope this study offers valuable insights for AI reasoning, where LLMs can transform problems into robust, verifiable, and scalable computational workflows, much like computer scientists do.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、顕著な推論能力を示しているが、分割と推論や手続き的推論のような特定の思考パラダイムを必要とする複雑なタスクにしばしば苦労するが、以前の研究は、LLMの問題解決プロセスにおける論理的不整合や幻覚を緩和するために、外部で信頼性の高いツールを統合する。 LLMは推論中に複雑な思考パラダイム(計算思考)を欠いている。 本稿では,計算思考パラダイムをLLMに組み込んだ新しいフレームワークである計算思考モデル(CTM)を提案する。 このフレームワークは、LLMが分解、抽象化、縮小、シミュレーションなどを通じて複雑な問題を再構築することを可能にする。 具体的には、ライブコード実行は推論プロセスにシームレスに統合され、CTMが計算によって考えることができる。 CTMは、計算思考の目的を直接LLMに注入し、問題を単純化し、モジュール計画し、反復検証することを奨励する強化学習報酬を調整する。 我々は、複数のコード生成と数学的ベンチマークについて広範な評価を行う。 その結果,CTMは従来の推論モデルやツール拡張ベースラインよりも精度,解釈可能性,一般化性に優れていた。 この研究は、LLMがコンピュータ科学者と同じように、問題を堅牢で検証可能なスケーラブルな計算ワークフローに変換する、AI推論のための貴重な洞察を提供することを期待しています。

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