論文の概要: Deep Think with Confidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15260v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 05:48:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.197843
• Title: Deep Think with Confidence
• Title（参考訳）: 信頼と深い思考
• Authors: Yichao Fu, Xuewei Wang, Yuandong Tian, Jiawei Zhao,
• Abstract要約: 私たちはDeep Think with Conf(DeepConf)という,テスト時の推論効率とパフォーマンスを両立させる,シンプルかつ強力な手法を紹介します。 DeepConfはモデル内部信頼信号を利用して、生成時または生成後の低品質な推論トレースを動的にフィルタリングする。 我々は、さまざまな推論タスクと、Qwen 3やGPT-OSSシリーズを含む最新のオープンソースモデルでDeepConfを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.167060610014715
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown great potential in reasoning tasks through test-time scaling methods like self-consistency with majority voting. However, this approach often leads to diminishing returns in accuracy and high computational overhead. To address these challenges, we introduce Deep Think with Confidence (DeepConf), a simple yet powerful method that enhances both reasoning efficiency and performance at test time. DeepConf leverages model-internal confidence signals to dynamically filter out low-quality reasoning traces during or after generation. It requires no additional model training or hyperparameter tuning and can be seamlessly integrated into existing serving frameworks. We evaluate DeepConf across a variety of reasoning tasks and the latest open-source models, including Qwen 3 and GPT-OSS series. Notably, on challenging benchmarks such as AIME 2025, DeepConf@512 achieves up to 99.9% accuracy and reduces generated tokens by up to 84.7% compared to full parallel thinking.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自己整合性や多数決によるテストタイムスケーリングを通じてタスクを推論する大きな可能性を示しています。 しかし、このアプローチは多くの場合、精度と高い計算オーバーヘッドのリターンを低下させる。 これらの課題に対処するために、テスト時の推論効率とパフォーマンスを両立させるシンプルで強力な方法であるDeep Think with Conf(DeepConf)を紹介します。 DeepConfはモデル内部信頼信号を利用して、生成時または生成後の低品質な推論トレースを動的にフィルタリングする。 追加のモデルトレーニングやハイパーパラメータチューニングは必要とせず、既存のサービスフレームワークにシームレスに統合できる。 我々は、さまざまな推論タスクと、Qwen 3やGPT-OSSシリーズを含む最新のオープンソースモデルでDeepConfを評価した。 特に、AIME 2025のような挑戦的なベンチマークでは、DeepConf@512は99.9%の精度を達成し、完全な並列思考に比べて最大84.7%のトークンを生成する。

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