Fugu-MT 論文翻訳(概要): STaR: Towards Cognitive Table Reasoning via Slow-Thinking Large Language Models

論文の概要: STaR: Towards Cognitive Table Reasoning via Slow-Thinking Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11233v1
Date: Fri, 14 Nov 2025 12:34:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.585287
Title: STaR: Towards Cognitive Table Reasoning via Slow-Thinking Large Language Models
Title（参考訳）: STaR: Slow-Thinking Large Language Modelによる認知表推論
Authors: Huajian Zhang, Mingyue Cheng, Yucong Luo, Xiaoyu Tao,
Abstract要約: 本稿では、認知テーブル推論を実現するための新しいフレームワークSTaR(slow-thinking for table reasoning)を提案する。 STaRはステップバイステップ思考と不確実性認識推論を明示的にモデル化する。ベンチマーク実験により、STaRは優れた性能を示し、推論安定性が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.745473719032026
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Table reasoning with the large language models (LLMs) is a fundamental path toward building intelligent systems that can understand and analyze over structured data. While recent progress has shown promising results, they still suffer from two key limitations: (i) the reasoning processes lack the depth and iterative refinement characteristic of human cognition; and (ii) the reasoning processes exhibit instability, which compromises their reliability in downstream applications. In this work, we present STaR (slow-thinking for table reasoning), a new framework achieving cognitive table reasoning, in which LLMs are equipped with slow-thinking capabilities by explicitly modeling step-by-step thinking and uncertainty-aware inference. During training, STaR employs two-stage difficulty-aware reinforcement learning (DRL), progressively learning from simple to complex queries under a composite reward. During inference, STaR performs trajectory-level uncertainty quantification by integrating token-level confidence and answer consistency, enabling selection of more credible reasoning paths. Extensive experiments on benchmarks demonstrate that STaR achieves superior performance and enhanced reasoning stability. Moreover, strong generalization over out-of-domain datasets further demonstrates STaR's potential as a reliable and cognitively inspired solution for table reasoning with LLMs.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)によるテーブル推論は、構造化されたデータについて理解し分析できるインテリジェントシステムを構築するための基本的な道である。最近の進歩は有望な結果を示しているが、それでも2つの重要な制限に悩まされている。一人間の認識の深度及び反復的洗練性に欠ける理由 (II) ダウンストリームアプリケーションにおける信頼性を損なうような不安定性を示す推論プロセス。本稿では,段階的思考と不確実性を考慮した推論を明示的にモデル化することにより,LLMがスロー思考機能を備えた,認知テーブル推論を実現する新しいフレームワークSTaRを提案する。トレーニング中、STaRは2段階の困難認識強化学習(DRL)を採用し、複合報酬の下で単純なクエリから複雑なクエリへと段階的に学習する。推論中、STaRはトークンレベルの信頼と回答の整合性を統合することで軌道レベルの不確実性定量化を行い、より信頼できる推論経路の選択を可能にする。ベンチマーク実験により、STaRは優れた性能を示し、推論安定性が向上した。さらに、ドメイン外のデータセットに対する強力な一般化は、LLMを用いたテーブル推論のための信頼性と認知的なソリューションとしてのSTaRの可能性をさらに示している。

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