論文の概要: Causal Sufficiency and Necessity Improves Chain-of-Thought Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09853v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 15:22:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:03.095805
• Title: Causal Sufficiency and Necessity Improves Chain-of-Thought Reasoning
• Title（参考訳）: 因果的十分性および必要性は、連鎖型推論を改善する
• Authors: Xiangning Yu, Zhuohan Wang, Linyi Yang, Haoxuan Li, Anjie Liu, Xiao Xue, Jun Wang, Mengyue Yang,
• Abstract要約: CoT(Chain-of-Thought)は、複雑な推論機能を備えた大規模言語モデル(LLM)の実現において、必要不可欠な役割を担っている。 本稿では,CoT推論を補足と必要の両レンズで特徴付ける因果的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.901961243513835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chain-of-Thought (CoT) prompting plays an indispensable role in endowing large language models (LLMs) with complex reasoning capabilities. However, CoT currently faces two fundamental challenges: (1) Sufficiency, which ensures that the generated intermediate inference steps comprehensively cover and substantiate the final conclusion; and (2) Necessity, which identifies the inference steps that are truly indispensable for the soundness of the resulting answer. We propose a causal framework that characterizes CoT reasoning through the dual lenses of sufficiency and necessity. Incorporating causal Probability of Sufficiency and Necessity allows us not only to determine which steps are logically sufficient or necessary to the prediction outcome, but also to quantify their actual influence on the final reasoning outcome under different intervention scenarios, thereby enabling the automated addition of missing steps and the pruning of redundant ones. Extensive experimental results on various mathematical and commonsense reasoning benchmarks confirm substantial improvements in reasoning efficiency and reduced token usage without sacrificing accuracy. Our work provides a promising direction for improving LLM reasoning performance and cost-effectiveness.
• Abstract（参考訳）: CoT(Chain-of-Thought)は,大規模言語モデル(LLM)に複雑な推論機能を持たせる上で,必要な役割を担っている。 しかしながら、CoT は、(1) 生成した中間推論ステップが最終結論を包括的に覆い、裏付けることを保証する十分性、(2) 結果の健全性に真に欠かせない推論ステップを特定する必要性、という2つの根本的な課題に直面している。 本稿では,CoT推論を補足と必要の両レンズで特徴付ける因果的枠組みを提案する。 十分・必要性の因果確率を組み込むことで、予測結果にどのステップが論理的に十分か、あるいは必要かを決定するだけでなく、異なる介入シナリオの下で最終的な推論結果に対する実際の影響を定量化し、欠落したステップの自動追加と冗長なステップの切断を可能にする。 様々な数学的および常識的推論ベンチマークの大規模な実験結果から、推論効率が大幅に向上し、精度を犠牲にすることなくトークンの使用量が削減されたことが確認された。 我々の研究は、LCM推論性能とコスト効率を向上させるための有望な方向性を提供する。

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