論文の概要: Learning When to Sample: Confidence-Aware Self-Consistency for Efficient LLM Chain-of-Thought Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08999v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 22:34:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:23.861889
• Title: Learning When to Sample: Confidence-Aware Self-Consistency for Efficient LLM Chain-of-Thought Reasoning
• Title（参考訳）: いつサンプルになるか: 信頼を意識したLLMチェイン・オブ・ソート推論のための自己整合性
• Authors: Juming Xiong, Kevin Guo, Congning Ni, Chao Yan, Katherine Brown, Avinash Baidya, Xiang Gao, Bradley Marlin, Zhijun Yin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、チェーン・オブ・ソート(CoT)推論によって強い推論性能を達成する。 最近の自己整合性に基づくアプローチは、精度をさらに向上するが、複数の推論軌道のサンプリングと集約が必要である。 本稿では,単一経路と複数経路の推論を適応的に選択するための単一経路推論軌道を解析する信頼度対応決定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）: 7.8668388431725695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) achieve strong reasoning performance through chain-of-thought (CoT) reasoning, yet often generate unnecessarily long reasoning paths that incur high inference cost. Recent self-consistency-based approaches further improve accuracy but require sampling and aggregating multiple reasoning trajectories, leading to substantial additional computational overhead. This paper introduces a confidence-aware decision framework that analyzes a single completed reasoning trajectory to adaptively select between single-path and multi-path reasoning. The framework is trained using sentence-level numeric and linguistic features extracted from intermediate reasoning states in the MedQA dataset and generalizes effectively to MathQA, MedMCQA, and MMLU without additional fine-tuning. Experimental results show that the proposed method maintains accuracy comparable to multi-path baselines while using up to 80\% fewer tokens. These findings demonstrate that reasoning trajectories contain rich signals for uncertainty estimation, enabling a simple, transferable mechanism to balance accuracy and efficiency in LLM reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、チェーン・オブ・ソート(CoT)推論を通じて強力な推論性能を達成するが、しばしば高い推論コストを発生させる必要のない長い推論経路を生成する。 最近の自己整合性に基づくアプローチは精度をさらに向上するが、複数の推論軌道をサンプリングし集約する必要があるため、計算オーバーヘッドは大幅に増加する。 本稿では,単一経路と複数経路の推論を適応的に選択するための単一経路推論軌道を解析する信頼度対応決定フレームワークを提案する。 このフレームワークは、MedQAデータセットの中間的推論状態から抽出された文レベル数値および言語的特徴を用いて訓練され、追加の微調整なしでMathQA、MedMCQA、MMLUに効果的に一般化される。 実験の結果,提案手法は最大80%のトークンを用いて,マルチパスベースラインに匹敵する精度を維持していることがわかった。 これらの結果から, 推理軌道には不確実性推定のための豊富な信号が含まれており, LLM推理における精度と効率のバランスをシンプルかつ伝達可能な機構が可能であることが示唆された。

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