論文の概要: Theorem-of-Thought: A Multi-Agent Framework for Abductive, Deductive, and Inductive Reasoning in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07106v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 09:33:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 15:10:45.090477
• Title: Theorem-of-Thought: A Multi-Agent Framework for Abductive, Deductive, and Inductive Reasoning in Language Models
• Title（参考訳）: Theorem-of-Thought:言語モデルにおける帰納的、帰納的、帰納的推論のためのマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Samir Abdaljalil, Hasan Kurban, Khalid Qaraqe, Erchin Serpedin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語推論タスク全体で強いパフォーマンスを示しているが、その推論プロセスは脆弱で解釈が難しいままである。 Theorem-of-Thought (ToTh)は、3つの並列エージェント間の協調として推論をモデル化する新しいフレームワークである。 シンボリック(WebOfLies)と数値(MultiArithm)の推論ベンチマークの実験は、ToThがCoT、セルフ一貫性、CoT-デコーディングを一貫して上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.172419551358714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown strong performance across natural language reasoning tasks, yet their reasoning processes remain brittle and difficult to interpret. Prompting techniques like Chain-of-Thought (CoT) enhance reliability by eliciting intermediate reasoning steps or aggregating multiple outputs. However, they lack mechanisms for enforcing logical structure and assessing internal coherence. We introduce Theorem-of-Thought (ToTh), a novel framework that models reasoning as collaboration among three parallel agents, each simulating a distinct mode of inference: abductive, deductive, and inductive. Each agent produces a reasoning trace, which is structured into a formal reasoning graph. To evaluate consistency, we apply Bayesian belief propagation guided by natural language inference (NLI), assigning confidence scores to each step. The most coherent graph is selected to derive the final answer. Experiments on symbolic (WebOfLies) and numerical (MultiArith) reasoning benchmarks show that ToTh consistently outperforms CoT, Self-Consistency, and CoT-Decoding across multiple LLMs, while producing interpretable and logically grounded reasoning chains. Our findings suggest a promising direction for building more robust and cognitively inspired LLM reasoning. The implementation is available at https://github.com/KurbanIntelligenceLab/theorem-of-thought.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語推論タスク全体で強いパフォーマンスを示しているが、その推論プロセスは脆弱で解釈が難しいままである。 CoT(Chain-of-Thought)のようなプロンプト技術は、中間的推論ステップの抽出や複数の出力の集約によって信頼性を高める。 しかし、それらは論理構造を強制し、内部コヒーレンスを評価するメカニズムを欠いている。 ToTh(Theorem-of-Thought)は、3つの並行エージェント間の協調として推論をモデル化する新しいフレームワークである。 各エージェントは推論トレースを生成し、形式的推論グラフに構造化される。 一貫性を評価するために、自然言語推論(NLI)によって導かれるベイズ的信念の伝播を適用し、各ステップに信頼スコアを割り当てる。 最もコヒーレントなグラフは最終解を導出するために選択される。 シンボリック (WebOfLies) および数値 (MultiArith) 推論ベンチマークの実験では、ToTh は複数の LLM に対して CoT, Self-Consistency, CoT-Decoding を一貫して上回り、解釈可能で論理的に基底化された推論連鎖を生成する。 以上の結果から,LLM推論をより堅牢かつ認知的に構築する上で有望な方向性が示唆された。 実装はhttps://github.com/KurbanIntelligenceLab/theorem-of- Thoughtで公開されている。

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