論文の概要: Temporal Predictors of Outcome in Reasoning Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14773v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 08:57:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-23 18:31:12.33811
• Title: Temporal Predictors of Outcome in Reasoning Language Models
• Title（参考訳）: 推論言語モデルにおける結果の時間的予測
• Authors: Joey David,
• Abstract要約: CoT(Chain-of-Thought)パラダイムは、推論のプロキシとしてステップバイステップの合理性の推論を使用する。 難しい問題に対して、予測精度の低下は、選択アーティファクトを浮き彫りにする。 全体として、我々の結果は、推論モデルでは、成功の自己評価はわずか数トークンで現れる傾向にあることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The chain-of-thought (CoT) paradigm uses the elicitation of step-by-step rationales as a proxy for reasoning, gradually refining the model's latent representation of a solution. However, it remains unclear just how early a Large Language Model (LLM) internally commits to an eventual outcome. We probe this by training linear classifiers on hidden states after the first t reasoning tokens, showing that eventual correctness is highly predictable after only a few tokens, even when longer outputs are needed to reach a definite answer. We show that, for harder questions, a drop in predictive accuracy highlights a selection artifact: hard items are disproportionately represented in long CoTs. Overall, our results imply that for reasoning models, internal self-assessment of success tends to emerge after only a few tokens, with implications for interpretability and for inference-time control.
• Abstract（参考訳）: チェーン・オブ・シント(CoT)パラダイムは、ステップ・バイ・ステップの合理性を推論のプロキシとして用い、徐々に解決策の潜在表現を洗練させる。 しかし、Large Language Model(LLM)がいつから最終的な結果にコミットするのかは、まだ不明である。 我々は、最初のt推論トークンの後に隠れ状態の線形分類器を訓練することによりこれを検証し、決定的な答えに達するのに長い出力が必要な場合でも、数個のトークンの後に結果の正しさは高い予測性を示す。 難しい質問に対して、予測精度の低下は、選択アーティファクトを強調している: ハードアイテムは、長いCoTで不均等に表現されている。 総じて, 推論モデルでは, 成功の自己評価は数トークンの後に現れる傾向にあり, 解釈可能性や推論時間制御に影響を及ぼすことが示された。

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