論文の概要: Self-Verification Dilemma: Experience-Driven Suppression of Overused Checking in LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03485v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 12:58:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.455155
• Title: Self-Verification Dilemma: Experience-Driven Suppression of Overused Checking in LLM Reasoning
• Title（参考訳）: 自己検証ジレンマ: LLM推論における過剰チェックの体験駆動抑制
• Authors: Quanyu Long, Kai Jie Jiang, Jianda Chen, Xu Guo, Leilei Gan, Wenya Wang,
• Abstract要約: 大規模な推論モデル(LRM)は、反射を伴う長い推論トレースを生成することにより、強い性能を達成する。 その結果, 自己検証(再確認)により, 中間結果の確認が繰り返し行われることが判明した。 これは、自己検証の頻度と実際に役に立つ頻度のミスマッチを明らかにします。 過剰な検証を削減できる新しい経験駆動型テストタイム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）: 27.979418392479033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Reasoning Models (LRMs) achieve strong performance by generating long reasoning traces with reflection. Through a large-scale empirical analysis, we find that a substantial fraction of reflective steps consist of self-verification (recheck) that repeatedly confirm intermediate results. These rechecks occur frequently across models and benchmarks, yet the vast majority are confirmatory rather than corrective, rarely identifying errors and altering reasoning outcomes. This reveals a mismatch between how often self-verification is activated and how often it is actually useful. Motivated by this, we propose a novel, experience-driven test-time framework that reduces the overused verification. Our method detects the activation of recheck behavior, consults an offline experience pool of past verification outcomes, and estimates whether a recheck is likely unnecessary via efficient retrieval. When historical experience suggests unnecessary, a suppression signal redirects the model to proceed. Across multiple model and benchmarks, our approach reduces token usage up to 20.3% while maintaining the accuracy, and in some datasets even yields accuracy improvements.
• Abstract（参考訳）: 大規模な推論モデル(LRM)は、反射を伴う長い推論トレースを生成することにより、強い性能を達成する。 大規模な実証分析により,中間結果の検証を繰り返し行う自己検証(再確認)によって,ある程度の反射ステップが形成されることがわかった。 これらの再チェックはモデルやベンチマーク間で頻繁に行われるが、大多数は修正ではなく確認され、エラーの特定や推論結果の変更はまれである。 これは、自己検証の頻度と実際に役に立つ頻度のミスマッチを明らかにします。 そこで我々は,過剰な検証を減らした,新しい経験駆動型テストタイムフレームワークを提案する。 提案手法は,リチェック動作の活性化を検出し,過去の検証結果のオフライン体験プールを参照し,効率的な検索によってリチェックが不要かどうかを推定する。 歴史的経験が不要であることを示すとき、抑制信号がモデルを進めるようにリダイレクトする。 複数のモデルとベンチマークを通じて、精度を維持しながらトークンの使用量を最大20.3%削減し、一部のデータセットでは精度の向上も実現している。

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