論文の概要: PPA-Plan: Proactive Pitfall Avoidance for Reliable Planning in Long-Context LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11908v1
• Date: Sat, 17 Jan 2026 04:48:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.368933
• Title: PPA-Plan: Proactive Pitfall Avoidance for Reliable Planning in Long-Context LLM Reasoning
• Title（参考訳）: PPA-Plan:長期LLM推論における信頼性プランニングのためのアクティブピットフォール回避
• Authors: Byeongjin Kim, Gyuwan Kim, Seo Yeon Park,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、関連する情報がわずかに分散されている長いコンテキストに対する推論に苦慮する。 PPA-Plan(PPA-Plan)は、長期コンテキスト推論のためのプロアクティブな計画戦略であり、計画生成前の障害防止に重点を置いている。 長期コンテキストQAベンチマークの実験では、PPA-Planが生成したプランの実行は、既存のプラン・アンド・エグゼクティブメソッドと直接プロンプトを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.87747076871578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) struggle with reasoning over long contexts where relevant information is sparsely distributed. Although plan-and-execute frameworks mitigate this by decomposing tasks into planning and execution, their effectiveness is often limited by unreliable plan generation due to dependence on surface-level cues. Consequently, plans may be based on incorrect assumptions, and once a plan is formed, identifying what went wrong and revising it reliably becomes difficult, limiting the effectiveness of reactive refinement. To address this limitation, we propose PPA-Plan, a proactive planning strategy for long-context reasoning that focuses on preventing such failures before plan generation. PPA-Plan identifies potential logical pitfalls and false assumptions, formulates them as negative constraints, and conditions plan generation on explicitly avoiding these constraints. Experiments on long-context QA benchmarks show that executing plans generated by PPA-Plan consistently outperforms existing plan-and-execute methods and direct prompting.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、関連する情報がわずかに分散されている長いコンテキストに対する推論に苦慮する。 Plan-and-executeフレームワークは、タスクを計画と実行に分解することでこれを緩和しますが、その効果は、表面レベルのキューに依存するため、信頼できないプラン生成によって制限されます。 その結果、計画は誤った仮定に基づいており、一度計画が成立すると、何がうまくいかなかったかを特定し、確実に修正することが困難になり、反応性の洗練の有効性が制限される。 この制限に対処するため,計画作成前の失敗を防ぐことに焦点を当てた,長期コンテキスト推論のための積極的な計画戦略であるPPA-Planを提案する。 PPA-Planは潜在的な論理的落とし穴と偽の仮定を特定し、負の制約として定式化し、これらの制約を明示的に避ける条件を計画する。 長期コンテキストQAベンチマークの実験では、PPA-Planが生成したプランの実行は、既存のプラン・アンド・エグゼクティブメソッドと直接プロンプトを一貫して上回っている。

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