論文の概要: Is Chain-of-Thought Reasoning of LLMs a Mirage? A Data Distribution Lens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01191v2
• Date: Tue, 05 Aug 2025 10:11:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 13:15:14.115005
• Title: Is Chain-of-Thought Reasoning of LLMs a Mirage? A Data Distribution Lens
• Title（参考訳）: LLMの連鎖推論はミラージュか? : データ分散レンズ
• Authors: Chengshuai Zhao, Zhen Tan, Pingchuan Ma, Dawei Li, Bohan Jiang, Yancheng Wang, Yingzhen Yang, Huan Liu,
• Abstract要約: CoT(Chain-of-Thought)プロンプトにより,様々なタスクにおいてLLM(Large Language Model)のパフォーマンスが向上することが示されている。 しかしながら、いくつかの初期の発見は、CoT推論が見かけよりも表面的であることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.326813303795692
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chain-of-Thought (CoT) prompting has been shown to improve Large Language Model (LLM) performance on various tasks. With this approach, LLMs appear to produce human-like reasoning steps before providing answers (a.k.a., CoT reasoning), which often leads to the perception that they engage in deliberate inferential processes. However, some initial findings suggest that CoT reasoning may be more superficial than it appears, motivating us to explore further. In this paper, we study CoT reasoning via a data distribution lens and investigate if CoT reasoning reflects a structured inductive bias learned from in-distribution data, allowing the model to conditionally generate reasoning paths that approximate those seen during training. Thus, its effectiveness is fundamentally bounded by the degree of distribution discrepancy between the training data and the test queries. With this lens, we dissect CoT reasoning via three dimensions: task, length, and format. To investigate each dimension, we design DataAlchemy, an isolated and controlled environment to train LLMs from scratch and systematically probe them under various distribution conditions. Our results reveal that CoT reasoning is a brittle mirage that vanishes when it is pushed beyond training distributions. This work offers a deeper understanding of why and when CoT reasoning fails, emphasizing the ongoing challenge of achieving genuine and generalizable reasoning.
• Abstract（参考訳）: CoT(Chain-of-Thought)プロンプトにより,様々なタスクにおいてLLM(Large Language Model)のパフォーマンスが向上することが示されている。 このアプローチでは、LCMは答え(例えばCoT推論)を提供する前に人間のような推論ステップを生成するように見え、しばしば故意の推論プロセスに関与しているという認識につながる。 しかし、いくつかの初期の発見は、CoT推論が見かけよりも表面的であることを示唆し、さらなる探索を動機付けている。 本稿では,データ分散レンズを用いたCoT推論について検討し,CoT推論が分布内データから得られた構造的帰納的バイアスを反映しているかどうかを考察し,トレーニング中に見られたことを近似した推論経路を条件付きで生成できるようにする。 したがって、その有効性は、トレーニングデータとテストクエリ間の分布差の度合いによって根本的に制限される。 このレンズでは、タスク、長さ、フォーマットの3次元でCoT推論を識別します。 各次元を調査するために,LLMをスクラッチから訓練し,様々な分布条件下で系統的に探究する,孤立的かつ制御された環境であるDataAlchemyを設計する。 以上の結果から,CoT推論はトレーニング分布を超えると消滅する脆いミラージュであることが判明した。 この研究は、CoT推論が失敗した理由といつ失敗したのかを深く理解し、真で一般化可能な推論を達成するという継続的な課題を強調している。

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