論文の概要: Think Just Enough: Sequence-Level Entropy as a Confidence Signal for LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08146v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 12:33:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:15.066583
• Title: Think Just Enough: Sequence-Level Entropy as a Confidence Signal for LLM Reasoning
• Title（参考訳）: LLM推論の信頼性信号としてのシーケンスレベルエントロピー
• Authors: Aman Sharma, Paras Chopra,
• Abstract要約: 推論タスクにおいて,大規模言語モデルにおいてトークン効率を向上する新しいエントロピーベースのフレームワークを提案する。 提案手法では,トークンレベルのログプロブからのシャノンエントロピーを信頼信号として使用し,早期停止を実現する。 エントロピーに基づく信頼度キャリブレーションは,事前学習後の最適化の創発的特性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.37133760455631
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a simple, yet novel entropy-based framework to drive token efficiency in large language models during reasoning tasks. Our approach uses Shannon entropy from token-level logprobs as a confidence signal to enable early stopping, achieving 25-50% computational savings while maintaining task accuracy. Crucially, we demonstrate that entropy-based confidence calibration represents an emergent property of advanced post-training optimization present in modern reasoning models but notably absent in standard instruction-tuned and pre-trained models (Llama 3.3 70B). We show that the entropy threshold to stop reasoning varies from model to model but can be calculated easily in one shot using only a few examples from existing reasoning datasets. Our results indicate that advanced reasoning models often know that they've gotten a correct answer early on, and that this emergent confidence awareness can be exploited to save tokens and reduce latency. The framework demonstrates consistent performance across reasoning-optimized model families with 25-50% computational cost reduction while preserving accuracy, revealing that confidence mechanisms represent a distinguishing characteristic of modern post-trained reasoning systems versus their predecessors.
• Abstract（参考訳）: 推論タスクにおいて,大規模言語モデルにおいてトークン効率を向上する,シンプルで斬新なエントロピーベースのフレームワークを提案する。 提案手法では,トークンレベルのログプロップからのシャノンエントロピーを信頼信号として使用し,タスク精度を維持しつつ,早期停止を実現し,25～50%の計算節約を実現している。 重要なことは、エントロピーに基づく信頼度校正は、現代の推論モデルに存在する高度な後学習最適化の創発的特性を示すが、標準命令調整および事前訓練モデル(Llama 3.3 70B)には特に欠落していることを示す。 推論を阻止するエントロピー閾値はモデルによって異なるが,既存の推論データセットのいくつかの例を用いて,ワンショットで簡単に計算できることが示される。 我々の結果は、先進的な推論モデルは、早期に正しい回答を得たことをよく知っていて、トークンの保存とレイテンシの低減のために、この突発的な自信の認識を活用できることを示している。 このフレームワークは、精度を保ちながら計算コストを25～50%削減した推論最適化モデルファミリ間で一貫した性能を示し、信頼性メカニズムが現代の学習後の推論システムとそれ以前の推論システムの区別特性を表すことを示した。

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