論文の概要: Reasoning Promotes Robustness in Theory of Mind Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16853v1
- Date: Fri, 23 Jan 2026 16:01:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-26 14:27:27.754752
- Title: Reasoning Promotes Robustness in Theory of Mind Tasks
- Title（参考訳）: 推論は心的タスクの理論におけるロバスト性を促進する
- Authors: Ian B. de Haan, Peter van der Putten, Max van Duijn,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、Theory of Mind(ToM)テストで強いパフォーマンスを示している。
本稿では,機械心理学実験の新たな適応法と確立されたベンチマークの結果を用いて,ToMタスクにおけるそのような推論モデルの挙動について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26945563448932225
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have recently shown strong performance on Theory of Mind (ToM) tests, prompting debate about the nature and true performance of the underlying capabilities. At the same time, reasoning-oriented LLMs trained via reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) have achieved notable improvements across a range of benchmarks. This paper examines the behavior of such reasoning models in ToM tasks, using novel adaptations of machine psychological experiments and results from established benchmarks. We observe that reasoning models consistently exhibit increased robustness to prompt variations and task perturbations. Our analysis indicates that the observed gains are more plausibly attributed to increased robustness in finding the correct solution, rather than to fundamentally new forms of ToM reasoning. We discuss the implications of this interpretation for evaluating social-cognitive behavior in LLMs.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、心の理論(ToM)テストで強いパフォーマンスを示し、基礎となる機能の性質と真のパフォーマンスについて議論を呼んだ。
同時に、強化学習(RLVR)によって訓練された推論指向LLMは、様々なベンチマークで顕著に改善されている。
本稿では,機械心理学実験の新たな適応法と確立されたベンチマークの結果を用いて,ToMタスクにおけるそのような推論モデルの挙動について検討する。
推論モデルは、変動やタスクの摂動を促すために、常に強靭性を示す。
解析の結果, 得られた利得はToM推論の基本的な新しい形式ではなく, 正しい解を求める際の頑健性の向上による可能性が示唆された。
LLMにおける社会的認知行動評価におけるこの解釈の意義について論じる。
関連論文リスト
- How and Why LLMs Generalize: A Fine-Grained Analysis of LLM Reasoning from Cognitive Behaviors to Low-Level Patterns [51.02752099869218]
大きな言語モデル(LLM)は、非常に異なる一般化の振る舞いを示す。
推論を原子核スキルに分解する新しいベンチマークを導入する。
SFTモデルはよりシャープなドリフトと表面パターンへの過度な適合を示すのに対し、RL型モデルはより安定した行動プロファイルを維持し、推論スキルの崩壊に抵抗することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-30T08:16:20Z) - A Simple "Motivation" Can Enhance Reinforcement Finetuning of Large Reasoning Models [103.88578274567784]
MeRF(Motivation-enhanced Reinforcement Finetuning)は、大規模共振モデルの強化微調整を強化する直感的かつ効果的な方法である。
MeRFは報酬仕様を直接プロンプトに注入し、最適化目標を認識するためのコンテキスト内モチベーションとして機能する。
MeRFはRLVRベースラインよりもパフォーマンスが大幅に向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-23T10:37:57Z) - DEL-ToM: Inference-Time Scaling for Theory-of-Mind Reasoning via Dynamic Epistemic Logic [34.90622503586192]
理論・オブ・ミンド(ToM)タスクは大きな言語モデルに固有の課題をもたらす。
推論時間スケーリングによる検証可能なToM推論を改善するフレームワークであるDEL-ToMを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-22T23:52:56Z) - Calibrating Reasoning in Language Models with Internal Consistency [18.24350001344488]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクにおいて印象的な機能を示している。
LLMは、しばしば明らかな誤りと矛盾のあるテキストを生成する。
本研究では,LLMにおける内部表現のレンズによる推論について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T02:44:12Z) - Beyond Accuracy: Evaluating the Reasoning Behavior of Large Language Models -- A Survey [25.732397636695882]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、推論を含むタスクで顕著なパフォーマンスを示している。
これらの成功にもかかわらず、LLMの推論能力の深さは未だ不明である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-02T11:46:31Z) - FANToM: A Benchmark for Stress-testing Machine Theory of Mind in
Interactions [94.61530480991627]
現在、マインド評価の理論は、本質的に相互作用性に欠ける受動的物語を用いたテストモデルに焦点を当てている。
本稿では,情報非対称な会話文脈におけるToMのストレステストを目的とした新しいベンチマークであるFANToMを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-24T00:24:11Z) - Clever Hans or Neural Theory of Mind? Stress Testing Social Reasoning in
Large Language Models [82.50173296858377]
多くの逸話例は、ChatGPTやGPT-4のような新しい大規模言語モデル(LLM)が、N-ToM(Neural Theory-of-Mind)を示すことを示唆するために使用された。
我々は,LLMsのN-ToMの範囲を6つのタスクに対して広範囲に評価することにより検討し,LLMsが特定のN-ToM能力を示す一方で,この挙動は堅牢性には程遠いことを見出した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T06:14:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。