論文の概要: Monitor-Generate-Verify (MGV):Formalising Metacognitive Theory for Language Model Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04341v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 13:22:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.427604
• Title: Monitor-Generate-Verify (MGV):Formalising Metacognitive Theory for Language Model Reasoning
• Title（参考訳）: Monitor-Generate-Verify (MGV):言語モデル推論のためのメタ認知理論の定式化
• Authors: Nick Oh, Fernand Gobet,
• Abstract要約: フラヴェルとネルソンとナレンスのメタ認知理論を計算仕様に定式化する。 メタ認知体験をキャプチャする明示的なモニタリングを追加することで、Generate-Verifyパラダイムを拡張します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.88028371034407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Test-time reasoning architectures such as those following the Generate-Verify paradigm -- where a model iteratively refines or verifies its own generated outputs -- prioritise generation and verification but exclude the monitoring processes that determine when and how reasoning should begin. This omission may contribute to the prefix dominance trap, in which models commit early to suboptimal reasoning paths and seldom recover, yielding roughly 20% accuracy loss. We address this architectural gap by formalising Flavell's and Nelson and Narens' metacognitive theories into computational specifications, proposing the Monitor-Generate-Verify (MGV) framework. MGV extends the Generate-Verify paradigm by adding explicit monitoring that captures metacognitive experiences (from difficulty assessments to confidence judgements) before generation begins and refines future monitoring through verification feedback. Though we present no empirical validation, this work provides the first systematic computational translation of foundational metacognitive theories, offering a principled vocabulary for understanding reasoning system failures and suggesting specific architectural interventions for future test-time reasoning designs.
• Abstract（参考訳）: Generate-Verifyパラダイムに従うようなテスト時の推論アーキテクチャ -- モデルを反復的に洗練または検証し、独自の出力を生成する -- は、生成と検証を優先するが、推論の開始時期と開始時期を決定する監視プロセスを除外する。 この欠落はプレフィックス支配トラップに寄与し、モデルが早期に最適な推論経路にコミットし、ほとんど回復せず、およそ20%の精度の損失をもたらす。 本稿では,FlavellとNelsonとNarensのメタ認知理論を計算仕様に定式化し,MGV(Monitor-Generate-Verify)フレームワークを提案する。 MGVは、生成開始前のメタ認知経験(困難評価から信頼性判断まで)をキャプチャし、検証フィードバックを通じて将来の監視を洗練する明示的なモニタリングを追加することで、ジェネレート・検証パラダイムを拡張している。 実証的な検証は行わないが,本研究は基礎的メタ認知理論の体系的翻訳を初めて提供し,システム障害の推論を理解するための原則的語彙を提供し,将来のテストタイム推論設計のための具体的なアーキテクチャ的介入を提案する。

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