論文の概要: Entropy-Tree: Tree-Based Decoding with Entropy-Guided Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15296v1
• Date: Fri, 02 Jan 2026 07:14:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-25 16:54:51.83609
• Title: Entropy-Tree: Tree-Based Decoding with Entropy-Guided Exploration
• Title（参考訳）: Entropy-Tree: Entropy-Guided Exploration を用いたツリーベースデコーディング
• Authors: Longxuan Wei, Yubo Zhang, Zijiao Zhang, Zhihu Wang, Shiwan Zhao, Tianyu Huang, Huiting Zhao, Chenfei Liu, Shenao Zhang, Junchi Yan,
• Abstract要約: Entropy-Treeは、分岐決定の信号としてエントロピーを利用するツリーベースのデコード手法である。 単一の復号処理において、効率的な構造化された探索と信頼性の高い不確実性推定を統一する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.52685988964061
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models achieve strong reasoning performance, yet existing decoding strategies either explore blindly (random sampling) or redundantly (independent multi-sampling). We propose Entropy-Tree, a tree-based decoding method that exploits entropy as a signal for branching decisions--expanding the search tree only at positions where the model exhibits genuine uncertainty. Entropy-Tree shows superior accuracy and calibration in reasoning tasks: it achieves better pass@k than Multi-chain across multiple models and datasets, and its predictive entropy demonstrates better AUROC compared to several traditional metrics. Entropy-Tree unifies efficient structured exploration and reliable uncertainty estimation within a single decoding procedure.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルは強い推論性能を達成するが、既存のデコード戦略は盲目的(ランダムサンプリング)または冗長な(非依存的なマルチサンプリング)を探索する。 本研究では,モデルが真の不確実性を示す位置のみに探索木を拡張することを目的として,エントロピーを分岐決定の信号として活用するツリーベースデコーディング手法であるEntropy-Treeを提案する。 Entropy-Treeは推論タスクの精度とキャリブレーションに優れており、複数のモデルやデータセットをまたいだマルチチェーンよりも優れたpass@kを実現している。 Entropy-Treeは、単一の復号処理において効率的な構造化された探索と信頼性の高い不確実性推定を統一する。

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