論文の概要: Asking the Right Questions: Improving Reasoning with Generated Stepping Stones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19069v1
• Date: Sun, 22 Feb 2026 06:54:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.469564
• Title: Asking the Right Questions: Improving Reasoning with Generated Stepping Stones
• Title（参考訳）: 正しい質問: 生成したステッピングストーンによる推論の改善
• Authors: Hengyuan Hu, Tingchen Fu, Minqi Jiang, Alexander H Miller, Yoram Bachrach, Jakob Nicolaus Foerster,
• Abstract要約: 本研究では,ARQ を用いた近代的推論 LLM の文脈における足場石の特性と有用性について検討する。 まず、良いステップストーンの質問が存在し、転送可能であることを示します。 次に,SFT と RL によりより有用なステップストーンを合成データで生成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.89279249618038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have witnessed tremendous progress in enabling LLMs to solve complex reasoning tasks such as math and coding. As we start to apply LLMs to harder tasks that they may not be able to solve in one shot, it is worth paying attention to their ability to construct intermediate stepping stones that prepare them to better solve the tasks. Examples of stepping stones include simplifications, alternative framings, or subproblems. We study properties and benefits of stepping stones in the context of modern reasoning LLMs via ARQ (\textbf{A}king the \textbf{R}ight \textbf{Q}uestions), our simple framework which introduces a question generator to the default reasoning pipeline. We first show that good stepping stone questions exist and are transferrable, meaning that good questions can be generated, and they substantially help LLMs of various capabilities in solving the target tasks. We next frame stepping stone generation as a post-training task and show that we can fine-tune LLMs to generate more useful stepping stones by SFT and RL on synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 近年、LLMが数学やコーディングといった複雑な推論タスクを解けるようになった。 LLMを1ショットで解決できない難しいタスクに適用し始めると、そのタスクをよりよく解決するための中間ステップストーンを構築する能力に注意を払う価値がある。 ステップストーンの例としては、単純化、代替フレーミング、サブプロブレムなどがある。 既定の推論パイプラインに質問発生器を導入する単純なフレームワークであるARQ(\textbf{A}king the \textbf{R}ight \textbf{Q}uestions)を用いて、現代の推論LPMの文脈におけるステップ石の特性と利点について検討する。 まず, 優れたステップストーン問題が存在すること, トランスファー可能であること, つまり, よい質問が生成可能であること, そして, ターゲットタスクを解く上で, 様々な能力を持つLLMを効果的に支援できること, を示す。 次に,SFT と RL によりより有用なステップストーンを合成データで生成できることを示す。

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