Fugu-MT 論文翻訳(概要): Computational Thinking Reasoning in Large Language Models

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。

関連論文リスト

Do LLMs Dream of Discrete Algorithms? [0.7646713951724011]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能の風景を急速に変化させてきた。確率的推論への依存は、厳密な論理的推論を必要とする領域における有効性を制限する。本稿では,論理ベースの推論モジュールでLLMを増強するニューロシンボリックアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-29T22:03:01Z)
Chain of Methodologies: Scaling Test Time Computation without Training [77.85633949575046]
大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングデータに対する詳細な洞察が不十分なため、複雑な推論タスクに苦しむことが多い。本稿では,人間の方法論的洞察を統合することで構造的思考を強化するCoM(Chain of the CoM)フレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-08T03:46:50Z)
A Survey of Slow Thinking-based Reasoning LLMs using Reinforced Learning and Inference-time Scaling Law [29.763080554625216]
本調査は「スロー思考」を模倣した大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩を考察する。 LLMは、数学の推論、視覚的推論、診断、マルチエージェントの議論などの複雑なタスクの間、動的に計算資源をスケーリングすることに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-05T14:14:59Z)
A Survey on Mathematical Reasoning and Optimization with Large Language Models [0.5439020425819]
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、AIによる数学的推論、定理証明、最適化技術を大幅に改善している。この調査は、AIにおける数学的問題解決の進化を、初期の統計的学習アプローチから近代的なディープラーニングやトランスフォーマーに基づく方法論まで調査する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-22T10:49:32Z)
Reasoning-as-Logic-Units: Scaling Test-Time Reasoning in Large Language Models Through Logic Unit Alignment [21.12989936864145]
CoT(Chain-of-Thought)のプロンプトによって,大規模言語モデル(LLM)の推論能力の向上が期待できる。本稿では、生成したプログラムと対応するNL記述との間に論理単位を整列させることにより、より信頼性の高い推論経路を構築するReasoning-as-Logic-Units (RaLU)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-05T08:23:18Z)
ZebraLogic: On the Scaling Limits of LLMs for Logical Reasoning [92.76959707441954]
我々はLLM推論性能を評価するための総合的な評価フレームワークであるZebraLogicを紹介した。 ZebraLogicは、制御可能で定量化可能な複雑さを持つパズルの生成を可能にする。その結果,複雑性が増大するにつれて,精度が著しく低下することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-03T06:44:49Z)
MTMT: Consolidating Multiple Thinking Modes to Form a Thought Tree for Strengthening LLM [15.687878949848182]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑な論理的推論と多段階の問題解決を必要とするタスクの制限を示している。 MTMT(Multi-thinking Modes Tree)は,LLMと対話して思考木を構築する手法である。 GPT-4o miniをベースモデルとして,パラメータ設定の違いによるMTMTの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-05T09:05:30Z)
Make LLMs better zero-shot reasoners: Structure-orientated autonomous reasoning [52.83539473110143]
本稿では,Large Language Models (LLM) の質問をよりよく理解するための構造指向分析手法を提案する。複雑な質問応答タスクの信頼性をさらに向上するために,多エージェント推論システム,構造指向自律推論エージェント(SARA)を提案する。大規模な実験により,提案システムの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-18T05:30:33Z)
Cognitive LLMs: Towards Integrating Cognitive Architectures and Large Language Models for Manufacturing Decision-making [51.737762570776006]
LLM-ACTRは、ヒトに適応し、多目的な意思決定を提供する新しいニューロシンボリックアーキテクチャである。我々のフレームワークは、ACT-Rの内部決定過程の知識を潜在神経表現として抽出し、組み込む。デザイン・フォー・マニュファクチャリング・タスクに関する我々の実験は、タスク性能の向上と基礎的意思決定能力の向上を両立させたものである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-17T11:49:53Z)
When Do Program-of-Thoughts Work for Reasoning? [51.2699797837818]
本稿では,コードと推論能力の相関性を測定するために,複雑性に富んだ推論スコア(CIRS)を提案する。具体的には、抽象構文木を用いて構造情報をエンコードし、論理的複雑性を計算する。コードはhttps://github.com/zjunlp/EasyInstructのEasyInstructフレームワークに統合される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-29T17:22:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。