論文の概要: Towards a Progress Bar for Reasoning: Progress Prediction in Large Reasoning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23274v2
• Date: Wed, 01 Oct 2025 09:46:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-02 14:33:21.649222
• Title: Towards a Progress Bar for Reasoning: Progress Prediction in Large Reasoning Models
• Title（参考訳）: 推論の進行バーに向けて:大規模推論モデルにおける進行予測
• Authors: Hans Peter Lynsgøe Raaschou-jensen, Constanza Fierro, Anders Søgaard,
• Abstract要約: 推理モデルは, 単純な線形プローブを用いて10進法で30%の精度で定量化でき, 平均絶対誤差(MAE)は1.75である。 本稿では,既存の推論モデルを訓練し,進捗予測を明示的に生成する2段階微調整手法を提案する。 16Kトークン未満のシーケンスに対する最高の微調整言語モデルの予測は、実際のラベルから平均10%であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.08450684104994
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reasoning models that produce long, hidden chains of thought, have emerged as powerful tools for reasoning-intensive and agentic tasks. However, as the time horizons at which these models can operate grow exponentially, it becomes increasingly difficult to know how much progress the model is making on a task, making it challenging for users to set appropriate expectations about completion time. By probing the internal representations of Large Language Models (LLMs), we find evidence that their reasoning progress can be quantified, with simple linear probes achieving 30\% accuracy over 10 progress classes and Mean Absolute Error (MAE) of 1.75. Rooted in this insight, we propose a two-stage fine-tuning method that trains existing reasoning models to explicitly generate progress estimates (0-100\%) during their reasoning process. We find that the predictions of our best fine-tuned language model for sequences below 16K tokens are on average 10\% from the true label.
• Abstract（参考訳）: 長い、隠された思考の連鎖を生み出す推論モデルは、推論集約的でエージェント的なタスクのための強力なツールとして現れています。 しかし、これらのモデルが動作可能な時間的地平線が指数関数的に増加するにつれて、そのモデルがタスクでどれだけ進歩しているかを知ることがますます難しくなり、ユーザが完了時間について適切な期待を設定することが困難になる。 LLM(Large Language Models)の内部表現を探索することにより、それらの推論の進捗を定量化できる証拠が得られ、単純な線形プローブは10の進歩クラスで30倍の精度を達成し、平均絶対誤差は1.75である。 そこで本研究では,既存の推論モデルを用いた2段階微調整手法を提案し,解析過程の進行予測(0-100\%)を明示的に生成する。 16Kトークン未満のシーケンスに対する最高の微調整言語モデルの予測は、実際のラベルから平均10\%であることがわかった。

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