論文の概要: ReTreVal: Reasoning Tree with Validation - A Hybrid Framework for Enhanced LLM Multi-Step Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02880v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 10:05:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.884768
• Title: ReTreVal: Reasoning Tree with Validation - A Hybrid Framework for Enhanced LLM Multi-Step Reasoning
• Title（参考訳）: ReTreVal: 検証付き推論ツリー - LLMマルチステップ推論のハイブリッドフレームワーク
• Authors: Abhishek HS, Pavan C Shekar, Arpit Jain, Ashwanth Krishnan,
• Abstract要約: ReTreValは、Tree-of-Thoughts探索、自己リファインメント、批判的スコアリング、リフレクションメモリを統合するハイブリッドフレームワークである。 ReTreValは500の数学的問題と創造的記述タスクにまたがってReAct,Reflexion,Self-Refineに対して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5133143243716792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-step reasoning remains a key challenge for Large Language Models (LLMs), particularly in complex domains such as mathematics and creative writing. While recent approaches including ReAct, Reflexion, and Self-Refine improve reasoning through iterative refinement and reflection, they often lack structured exploration of alternative solution paths and persistent learning across problems. We propose ReTreVal (Reasoning Tree with Validation), a hybrid framework that integrates Tree-of-Thoughts exploration, self-refinement, LLM-based critique scoring, and reflexion memory to enable bounded and validated multi-step reasoning. ReTreVal constructs a structured reasoning tree with adaptive depth based on problem complexity, where each node undergoes iterative self-critique and refinement guided by explicit LLM-generated feedback. A dual validation mechanism evaluates reasoning quality, coherence, and correctness at each node while persistently storing insights from successful reasoning paths and failure patterns in a reflexion memory buffer, enabling cross-problem learning. Critique-based pruning retains only the top-k highest-scoring nodes at each level, controlling computational cost while preserving high-quality solution paths. We evaluate ReTreVal against ReAct, Reflexion, and Self-Refine across 500 mathematical problems and creative writing tasks using Qwen 2.5 7B as the underlying LLM, and demonstrate that ReTreVal consistently outperforms existing methods through its combination of structured exploration, critique-driven refinement, and cross-problem memory, making it particularly effective for tasks requiring exploratory reasoning, rigorous verification, and knowledge transfer.
• Abstract（参考訳）: マルチステップ推論は大規模言語モデル(LLM)にとって重要な課題であり、特に数学や創造的記述のような複雑な領域では重要な課題である。 ReAct、Reflexion、Self-Refineといった最近のアプローチは反復的な洗練とリフレクションを通じて推論を改善する一方で、代替ソリューションパスの構造化された探索や、問題を越えた永続的な学習を欠いていることが多い。 ReTreVal(Reasoning Tree with Validation)は,LLMに基づく批判的スコアリングと反射メモリを統合し,有界かつ検証された多段階推論を可能にするハイブリッドフレームワークである。 ReTreValは、各ノードが明示的なLLM生成フィードバックによって反復的な自己批判と改善を行うという問題複雑性に基づいて、適応的な深さを持つ構造的推論木を構築する。 二重検証機構は、各ノードにおける推論品質、コヒーレンス、正当性を評価しつつ、成功した推論経路や障害パターンからの洞察を反射メモリバッファに持続的に記憶し、クロスプロブレム学習を可能にする。 批判に基づくプルーニングは、各レベルでトップkの最高スコアノードのみを保持し、高品質なソリューションパスを維持しながら計算コストを制御する。 ReTreValは,500の数学的問題や創造的記述タスクに対して,基礎となるLLMとしてQwen 2.5 7Bを用いてReTreValを評価するとともに,構造化探索,批判駆動型洗練,クロスプロブレムメモリの組み合わせにより,既存の手法よりも一貫して優れており,探索的推論,厳密な検証,知識伝達を必要とするタスクに特に有効であることを示す。

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