論文の概要: Scaling Test-time Compute for LLM Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12928v1
- Date: Sun, 15 Jun 2025 17:59:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.107447
- Title: Scaling Test-time Compute for LLM Agents
- Title（参考訳）: LLMエージェントのテスト時間計算のスケーリング
- Abstract要約: テスト時間計算のスケールアップは、大規模言語モデル(LLM)の推論能力の向上に顕著な成功を収めた。
本研究では,テスト時間スケーリング手法を言語エージェントに適用する最初の体系的な検討を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.790752085445384
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scaling test time compute has shown remarkable success in improving the reasoning abilities of large language models (LLMs). In this work, we conduct the first systematic exploration of applying test-time scaling methods to language agents and investigate the extent to which it improves their effectiveness. Specifically, we explore different test-time scaling strategies, including: (1) parallel sampling algorithms; (2) sequential revision strategies; (3) verifiers and merging methods; (4)strategies for diversifying rollouts.We carefully analyze and ablate the impact of different design strategies on applying test-time scaling on language agents, and have follow findings: 1. Scaling test time compute could improve the performance of agents. 2. Knowing when to reflect is important for agents. 3. Among different verification and result merging approaches, the list-wise method performs best. 4. Increasing diversified rollouts exerts a positive effect on the agent's task performance.
- Abstract（参考訳）: テスト時間計算のスケールアップは、大規模言語モデル(LLM)の推論能力の向上に顕著な成功を収めた。
本研究では,テストタイムスケーリング手法を言語エージェントに適用した最初の体系的な調査を行い,その有効性について検討する。
具体的には,(1)並列サンプリングアルゴリズム,(2)シーケンシャルリビジョン戦略,(3)検証方法とマージ方法,(4)ロールアウトの多様化戦略など,さまざまなテストタイムスケーリング戦略を検討する。
1. テスト時間計算のスケーリングはエージェントの性能を向上させる可能性がある。
2. エージェントにとって、いつ反射すべきかを知ることが重要である。
3. 検証方法と結果のマージ手法の相違点として, リストワイド手法が最適である。
4. 多様なロールアウトの増加は, エージェントのタスク性能に肯定的な影響を及ぼす。
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