論文の概要: All Roads Lead to Rome: Graph-Based Confidence Estimation for Large Language Model Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12908v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 10:02:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:53.021123
• Title: All Roads Lead to Rome: Graph-Based Confidence Estimation for Large Language Model Reasoning
• Title（参考訳）: ローマへの全道 - 大規模言語モデル推論のためのグラフベースの信頼度推定
• Authors: Caiqi Zhang, Chang Shu, Ehsan Shareghi, Nigel Collier,
• Abstract要約: 本稿では,推論タスクに適したトレーニング不要なグラフベースの信頼度推定手法を提案する。 我々のアプローチは、経路を有向グラフとして推論し、中央性、経路収束、経路重み付けといったグラフ特性を利用して信頼度を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.56004930841018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Confidence estimation is essential for the reliable deployment of large language models (LLMs). Existing methods are primarily designed for factual QA tasks and often fail to generalize to reasoning tasks. To address this gap, we propose a set of training-free, graph-based confidence estimation methods tailored to reasoning tasks. Our approach models reasoning paths as directed graphs and estimates confidence by exploiting graph properties such as centrality, path convergence, and path weighting. Experiments with two LLMs on three reasoning datasets demonstrate improved confidence estimation and enhanced performance on two downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 信頼度推定は、大規模言語モデル(LLM)の信頼性の高いデプロイに不可欠である。 既存の手法は、主に実のQAタスクのために設計されており、しばしば推論タスクへの一般化に失敗する。 このギャップに対処するために、推論タスクに適したトレーニング不要なグラフベースの信頼度推定手法を提案する。 我々のアプローチは、経路を有向グラフとして推論し、中央性、経路収束、経路重み付けといったグラフ特性を利用して信頼度を推定する。 3つの推論データセットに対する2つのLLM実験により、2つの下流タスクにおける信頼性推定と性能向上が示された。

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