論文の概要: Counterfactual Sensitivity for Faithful Reasoning in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01544v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 15:18:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.746355
• Title: Counterfactual Sensitivity for Faithful Reasoning in Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける忠実推論のための対物感性
• Authors: Ibne Farabi Shihab, Sanjeda Akter, Anuj Sharma,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば欠陥や無関係な推論トレースに依存しながら正しい答えを生成する。 本稿では,中間的推論と最終的な出力の依存を強制する軽量な学習目標であるCSR(Conserfactual Sensitivity Regularization)を提案する。 忠実度を測定するために,モデル予測に対するこのような摂動の影響を定量化するCOS(Counterfactual Outcome Sensitivity)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.908972852063454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) often produce correct answers while relying on flawed or irrelevant reasoning traces, undermining their trustworthiness in high-stakes domains. We propose Counterfactual Sensitivity Regularization (CSR), a lightweight training objective that enforces dependence between intermediate reasoning and final outputs. CSR introduces automated, operator-level counterfactual interventions (e.g., swapping "+" with "-") during training and penalizes models that preserve the same answer under logically invalid traces. This requires only one additional forward pass per sample. To measure faithfulness, we introduce Counterfactual Outcome Sensitivity (COS), which quantifies the impact of such perturbations on model predictions. Across structured reasoning tasks - arithmetic (GSM8K), logical deduction (PrOntoQA), and planning (Blocks World) - CSR improves faithfulness by up to 70 percentage points over standard fine-tuning and process supervision, with only minor accuracy loss. The learned sensitivity generalizes to larger models and synergizes with inference-time methods such as self-consistency. A pilot study on HellaSwag further demonstrates that extending CSR with semantic perturbations can enhance faithfulness in commonsense reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば、欠陥または無関係な推論トレースに依存しながら正しい答えを生成し、高い領域における信頼性を損なう。 本稿では,中間的推論と最終的な出力の依存を強制する軽量な学習目標であるCSR(Conserfactual Sensitivity Regularization)を提案する。 CSRは、トレーニング中に「+」を「-」に置き換え、論理的に無効なトレースの下で同じ回答を保持するモデルを罰する自動化されたオペレータレベルの対実的介入(例:「+」を「-」に置き換える)を導入している。 これはサンプル毎に1つのフォワードパスしか必要としない。 忠実度を測定するために,モデル予測に対するこのような摂動の影響を定量化するCOS(Counterfactual Outcome Sensitivity)を導入する。 算術(GSM8K)、論理推論(PrOntoQA)、計画(Blocks World)、CSRは標準的な微調整やプロセスの監督よりも最大70ポイント忠実性を改善し、精度はわずかである。 学習感度はより大きなモデルに一般化され、自己整合性のような推論時間法と相乗化される。 HellaSwagのパイロット研究により、意味的摂動によるCSRの拡張はコモンセンス推論における忠実性を高めることが示されている。

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