論文の概要: Verbalized Confidence Triggers Self-Verification: Emergent Behavior Without Explicit Reasoning Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03723v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 08:56:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.245922
• Title: Verbalized Confidence Triggers Self-Verification: Emergent Behavior Without Explicit Reasoning Supervision
• Title（参考訳）: Verbalized Confidence Triggers Self-Verification: 明示的推論を伴わない創発的行動
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の安全な配置には不確実性校正が不可欠である 我々は,スカラー信頼ラベルのみを用いた教師付き微調整が,言語モデルの自己検証行動を引き出すのに十分であることがわかった。 キャリブレーションされた不確実性に基づいて,テスト時間スケーリングによる性能向上を図った簡易な再考手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.287123198288079
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uncertainty calibration is essential for the safe deployment of large language models (LLMs), particularly when users rely on verbalized confidence estimates. While prior work has focused on classifiers or short-form generation, confidence calibration for chain-of-thought (CoT) reasoning remains largely unexplored. Surprisingly, we find that supervised fine-tuning with scalar confidence labels alone suffices to elicit self-verification behavior of language models, without any explicit reasoning supervision or reinforcement learning-based rewards. Despite being trained only to produce a verbalized confidence score without any self-verifying examples, the model learns to generate longer and self-checking responses for low-confidence queries while providing more concise answers for high-confidence ones. We further propose a simple rethinking method that boosts performance via test-time scaling based on calibrated uncertainty. Experiments on GSM8K and held-out reasoning tasks such as MATH-500 and ARC-Challenge show that our confidence-aware fine-tuning improves both calibration and accuracy, while also enhancing interpretability by aligning the model's reasoning path with its confidence.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の安全な配置には不確実性校正が不可欠である。 それまでの研究は分類器やショートフォーム生成に重点を置いてきたが、チェーン・オブ・ソート(CoT)推論の信頼性校正は未解明のままである。 驚くべきことに、スカラー信頼ラベルのみを用いた教師付き微調整は、言語モデルの自己検証行動を引き出すのに十分であり、明確な理由づけの監督や強化学習に基づく報酬は不要である。 自己検証のサンプルを使わずに、言語化された信頼スコアを生成するように訓練されているにもかかわらず、モデルは、信頼度の高いクエリに対して、より簡潔な回答を提供しながら、より長く自己チェックする応答を生成することを学習する。 さらに、校正不確実性に基づいたテスト時間スケーリングによる性能向上を図った簡易な再考手法を提案する。 GSM8KとMATH-500やARC-Challengeのようなホールドアウト推論タスクの実験では、信頼性を考慮した微調整がキャリブレーションと精度の両方を改善しつつ、モデルの推論経路を信頼性と整合させることで解釈性を向上させることが示されている。

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