論文の概要: Reverse Thinking Enhances Missing Information Detection in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.10273v1
• Date: Thu, 11 Dec 2025 04:25:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-12 16:15:42.187902
• Title: Reverse Thinking Enhances Missing Information Detection in Large Language Models
• Title（参考訳）: 逆思考は大規模言語モデルにおける欠落情報検出を促進する
• Authors: Yuxin Liu, Chaojie Gu, Yihang Zhang, Bin Qian, Shibo He,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクにおいて顕著な機能を示した。 不完全な応答、事実の誤り、幻覚などの問題を示す。 本稿では,LLMをリバース思考でガイドし,必要な条件を特定し,欠落要素をピンポイントする新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.382759327462326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in various reasoning tasks, yet they often struggle with problems involving missing information, exhibiting issues such as incomplete responses, factual errors, and hallucinations. While forward reasoning approaches like Chain-of-Thought (CoT) and Tree-of-Thought (ToT) have shown success in structured problem-solving, they frequently fail to systematically identify and recover omitted information. In this paper, we explore the potential of reverse thinking methodologies to enhance LLMs' performance on missing information detection tasks. Drawing inspiration from recent work on backward reasoning, we propose a novel framework that guides LLMs through reverse thinking to identify necessary conditions and pinpoint missing elements. Our approach transforms the challenging task of missing information identification into a more manageable backward reasoning problem, significantly improving model accuracy. Experimental results demonstrate that our reverse thinking approach achieves substantial performance gains compared to traditional forward reasoning methods, providing a promising direction for enhancing LLMs' logical completeness and reasoning robustness.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクにおいて顕著な能力を示してきたが、不完全な応答、事実的誤り、幻覚といった問題に悩まされることが多い。 Chain-of-Thought (CoT) や Tree-of-Thought (ToT) といった先進的な推論アプローチは構造化された問題解決に成功している一方で、省略された情報を体系的に識別し、復元することがしばしば失敗している。 本稿では,情報検出タスクの欠落に対するLCMの性能向上を目的とした,逆思考手法の可能性について検討する。 後方推論に関する最近の研究からインスピレーションを得て,リバース思考を通してLCMを誘導し,必要な条件を特定し,欠落要素をピンポイントする新しい枠組みを提案する。 提案手法は,情報識別の欠如を,より管理可能な後方推論問題に変換し,モデル精度を大幅に向上させる。 実験により,LLMの論理的完全性とロバスト性を高めるための有望な方向を提供する従来の前向き推論手法と比較して,逆思考手法が実質的な性能向上を達成することが示された。

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