論文の概要: Graph of Verification: Structured Verification of LLM Reasoning with Directed Acyclic Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12509v2
• Date: Sun, 03 Aug 2025 06:41:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:57.171991
• Title: Graph of Verification: Structured Verification of LLM Reasoning with Directed Acyclic Graphs
• Title（参考訳）: 検証グラフ:直進非巡回グラフを用いたLLM推論の構造的検証
• Authors: Jiwei Fang, Bin Zhang, Changwei Wang, Jin Wan, Zhiwei Xu,
• Abstract要約: Graph of Verification (GoV)は、適応性と多粒性検証のための新しいフレームワークである。 GoVのコアイノベーションは、柔軟性のある"ノードブロック"アーキテクチャである。 GoVの適応的アプローチは、全体論的ベースラインと他の最先端の分解ベース手法の両方を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.833716779340358
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Verifying the complex and multi-step reasoning of Large Language Models (LLMs) is a critical challenge, as holistic methods often overlook localized flaws. Step-by-step validation is a promising alternative, yet existing methods are often rigid. They struggle to adapt to diverse reasoning structures, from formal proofs to informal natural language narratives. To address this adaptability gap, we propose the Graph of Verification (GoV), a novel framework for adaptable and multi-granular verification. GoV's core innovation is its flexible "node block" architecture. This mechanism allows GoV to adaptively adjust its verification granularity--from atomic steps for formal tasks to entire paragraphs for natural language--to match the native structure of the reasoning process. This flexibility allows GoV to resolve the fundamental trade-off between verification precision and robustness. Experiments on both well-structured and loosely-structured benchmarks demonstrate GoV's versatility. The results show that GoV's adaptive approach significantly outperforms both holistic baselines and other state-of-the-art decomposition-based methods, establishing a new standard for training-free reasoning verification.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の複雑で多段階的な推論を検証することは、局所的な欠陥をしばしば見落としているため、重要な課題である。 ステップバイステップの検証は有望な代替手段だが、既存のメソッドはしばしば厳格である。 彼らは、形式的な証明から非公式な自然言語の物語まで、多様な推論構造に適応するのに苦労している。 この適応性ギャップに対処するため,適応性と多粒性検証のための新しいフレームワークであるGraph of Verification (GoV)を提案する。 GoVのコアイノベーションは、柔軟性のある"ノードブロック"アーキテクチャである。 このメカニズムにより、GoVはその検証の粒度を、形式的なタスクの原子ステップから自然言語のパラグラフ全体へ適応的に調整し、推論プロセスのネイティブ構造と一致させることができる。 この柔軟性により、GoVは検証精度と堅牢性の間の基本的なトレードオフを解決することができる。 十分に構造化されたベンチマークとゆるく構造化されたベンチマークの実験は、GoVの汎用性を示している。 その結果、GoVの適応的アプローチは、総合的ベースラインとその他の最先端分解に基づく手法の両方を著しく上回り、トレーニング不要な推論検証のための新しい標準を確立した。

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