論文の概要: FOR-Prompting: From Objection to Revision via an Asymmetric Prompting Protocol
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01674v1
- Date: Thu, 02 Oct 2025 04:57:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.999237
- Title: FOR-Prompting: From Objection to Revision via an Asymmetric Prompting Protocol
- Title（参考訳）: FOR-Prompting:非対称なプロンプティングプロトコルによるオブジェクトからリビジョンへ
- Authors: He Zhang, Anzhou Zhang, Jian Dai,
- Abstract要約: 推論プロトコルは内部の審議を組織するが、自己修正を誘発する外部質問の明確なメカニズムは欠如している。
For-Promptingは、デフェンダーが回答を提案し、Objectionerが直接修正せずに質問スタイルの異議を提起し、Hostが一貫性とクロージャを強制する非対称なプロトコルである。
GSM8Kでは、単一プロンプトよりも約22%のポイントゲインとCoTと同等の精度を示し、一様GPT 4.1判事の推論とコヒーレンスにおいて10%以上の高い評価を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.765950922513099
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reasoning protocols such as Chain of Thought (CoT) and Tree of Thought (ToT) organize internal deliberation but lack an explicit mechanism for external questioning that elicits self-revision. We present FOR-Prompting (From Objection to Revision Prompting), an asymmetric protocol where a Defender proposes an answer, an Objectioner raises question-style objections with no direct fixes, and a Host enforces consistency and closure. On GSM8K we observe about a 22% point gain over single-prompt and accuracy on par with CoT, with more than 10% higher ratings in reasoning and coherence from a uniform GPT 4.1 judge. FOR-Prompting also corrects mistakes without tools or human supervision on tricky queries, and improves performance for small-scale model (approx. 19% accuracy improved on Llama3.2:1b for GSM8K task), highlighting promise for small models and on personal device use. Beyond factual QA, qualitative analyses on open-ended tasks show enhanced exploration and refinement, with dialogue traces that make assumptions and trade-offs explicit. The protocol is model agnostic and operates purely at the prompt level through role-structured turns, so it works with hosted and local models of different sizes without retraining, and it supports large-scale study of objection-guided reasoning.
- Abstract（参考訳）: Chain of Thought (CoT) や Tree of Thought (ToT) のような推論プロトコルは内部の議論を組織するが、自己修正を誘発する外部質問の明確なメカニズムは欠如している。
For-Prompting(From Objection to Revision Prompting)は、デフェンダーが回答を提案し、Objectionerが直接修正せずに質問スタイルの異議を提起し、Hostが一貫性とクロージャを強制する非対称プロトコルである。
GSM8Kでは、単一プロンプトよりも約22%のポイントゲインとCoTと同等の精度を示し、一様GPT 4.1判事の推論とコヒーレンスにおいて10%以上の高い評価を得た。
FOR-Promptingは、ツールや人間による複雑なクエリの監視なしにミスを修正し、小規模モデルのパフォーマンスを改善し(GSM8KタスクのLlama3.2:1bで約19%の精度向上)、小型モデルとパーソナルデバイスの使用の約束を強調している。
事実QA以外にも、オープンエンドタスクの質的な分析は、仮定とトレードオフを明確にする対話トレースを用いて、探索と改善の強化を示している。
このプロトコルはモデル非依存であり、ロール構造化されたターンを通じて純粋にプロンプトレベルで動作するため、異なるサイズのホストモデルとローカルモデルで再トレーニングすることなく動作し、反対誘導推論の大規模研究を支援する。
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