論文の概要: A Survey on Parallel Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12164v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 05:42:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.197854
• Title: A Survey on Parallel Reasoning
• Title（参考訳）: 並列推論に関する調査
• Authors: Ziqi Wang, Boye Niu, Zipeng Gao, Zhi Zheng, Tong Xu, Linghui Meng, Zhongli Li, Jing Liu, Yilong Chen, Chen Zhu, Hua Wu, Haifeng Wang, Enhong Chen,
• Abstract要約: まず、並列推論の形式的定義を示し、その区別をChain-of-Thoughtのような関連する概念と明確にする。 次に、非対話的推論、対話的推論、効率を重視した復号戦略を含む、新しい分類法に基づく高度な手法を編成し、議論する。 並列推論の中核的な課題を強調し,今後の研究の方向性を示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.66122129692264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the increasing capabilities of Large Language Models (LLMs), parallel reasoning has emerged as a new inference paradigm that enhances reasoning robustness by concurrently exploring multiple lines of thought before converging on a final answer. It has become a significant trend to explore parallel reasoning to overcome the fragility of standard sequential methods and improve practical performance. In this paper, we aim to survey and summarize the progress and challenges of parallel reasoning. We first present a formal definition of parallel reasoning and clarify its distinction from related concepts like Chain-of-Thought. Then, we organize and discuss advanced techniques based on a novel taxonomy, including non-interactive reasoning, interactive reasoning, and efficiency-focused decoding strategies. Additionally, we explore various application scenarios, such as solving complex problems and enhancing the reliability of LLM outputs.Finally, we highlight the core challenges of parallel reasoning and suggest potential directions for future research. We hope that our work can provide a useful roadmap for beginners and encourage more research on improving parallel reasoning methods. Related source can be avaliable in https://github.com/PPPP-kaqiu/Awesome-Parallel-Reasoning.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の能力の増大に伴い、並列推論は、最終的な回答に収束する前に複数の思考行を同時に探索することで、推論の堅牢性を高める新しい推論パラダイムとして登場した。 標準的なシーケンシャルメソッドの脆弱性を克服し、実用的なパフォーマンスを向上させるために、並列推論を探求する重要なトレンドとなっている。 本稿では,並列推論の進歩と課題を調査・要約することを目的とする。 まず、並列推論の形式的定義を示し、その区別をChain-of-Thoughtのような関連する概念と明確にする。 そこで我々は,非対話的推論,対話的推論,効率を重視した復号戦略など,新しい分類法に基づく高度な手法を整理し,議論する。 さらに,複雑な問題の解決やLCM出力の信頼性向上など,様々なアプリケーションシナリオについても検討し,並列推論の課題を強調し,今後の研究の方向性を示唆する。 当社の作業が初心者に有用なロードマップを提供し、並列推論手法の改善に関するさらなる研究を奨励できることを願っています。 関連するソースはhttps://github.com/PPPP-kaqiu/Awesome-Parallel-Reasoningにある。

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