論文の概要: Test-time Prompt Intervention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02511v1
• Date: Mon, 04 Aug 2025 15:17:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.398467
• Title: Test-time Prompt Intervention
• Title（参考訳）: テストタイム・プロンプト・インターベンション
• Authors: Chenxu Yang, Qingyi Si, Mz Dai, Dingyu Yao, Mingyu Zheng, Minghui Chen, Zheng Lin, Weiping Wang,
• Abstract要約: テストタイム・プロンプト・インターベンションのための新しいフレームワークであるPIを提案する。 PIは推論中の推論パスを動的にガイドし、規制するインターフェースを提供する。 これにより、人間の問題解決の専門知識と認知科学の原則がLLMの推論プロセスにシームレスに統合される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.9160718076699
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Test-time compute has led to remarkable success in the large language model (LLM) community, particularly for complex tasks, where longer chains of thought (CoTs) are generated to enhance reasoning capabilities. However, growing evidence reveals that such reasoning models often produce CoTs plagued by excessive redundancy, including unnecessary verification steps and repetitive reasoning shifts. The root cause lies in post-training of them that overly rely on outcome reward paradigms, as the data of process reward paradigms, which regulate intermediate reasoning steps, is difficult to construct at scale. To address this, we propose PI, a novel framework for Test-time Prompt Intervention. PI provides an interface to dynamically guide and regulate reasoning paths during inference through timely (When module) and proper (How module) interventions and post-intervention sampling (Which module). This allows human problem-solving expertise and cognitive science principles to be seamlessly integrated into LLMs' reasoning processes, enhancing controllability and interpretability. Extensive experiments across multiple models and datasets demonstrate that PI significantly shortens CoTs while reducing hallucination, yielding more concise and reliable reasoning.
• Abstract（参考訳）: テストタイム計算は、特に複雑なタスクにおいて、推論能力を高めるために長い思考連鎖(CoT)が生成される大規模言語モデル(LLM)コミュニティで顕著な成功を収めた。 しかし、こうした推論モデルが不必要な検証ステップや反復的推論シフトを含む過剰な冗長性に悩まされるCoTをしばしば生み出すという証拠が増大している。 プロセス報酬パラダイムのデータは、中間的推論ステップを規定するが、大規模に構築することは困難である。 そこで我々は,テストタイム・プロンプト・インターベンションのための新しいフレームワークであるPIを提案する。 PIは推論中の推論パス(Whenモジュール)と適切な(Howモジュール)介入とインターベンション後のサンプリング(Whichモジュール)を動的にガイドし、規制するインターフェースを提供する。 これにより、人間の問題解決の専門知識と認知科学の原則をLLMの推論プロセスにシームレスに統合し、制御性と解釈可能性を高めることができる。 複数のモデルやデータセットにわたる大規模な実験により、PIはCoTを著しく短縮し、幻覚を減少させ、より簡潔で信頼性の高い推論をもたらすことが示された。

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