Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Stopping for Multi-Turn LLM Reasoning

論文の概要: Adaptive Stopping for Multi-Turn LLM Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01413v1
Date: Wed, 01 Apr 2026 21:22:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.066946
Title: Adaptive Stopping for Multi-Turn LLM Reasoning
Title（参考訳）: マルチTurn LLM推論のための適応ストッピング
Abstract要約: マルチターン推論のためのコンフォーマル予測(MiCP)を用いたマルチターン言語モデルを提案する。 MiCPはターン毎に異なるエラー予算を割り当て、全体的なカバレッジ保証を維持しながらモデルが早期に停止することを可能にする。適応RAGとReActでMICPを実証し、シングルホップとマルチホップの問合せベンチマークの両方で対象範囲を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.992892941191577
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) increasingly rely on multi-turn reasoning and interaction, such as adaptive retrieval-augmented generation (RAG) and ReAct-style agents, to answer difficult questions. These methods improve accuracy by iteratively retrieving information, reasoning, or acting, but introduce a key challenge: \textbf{When should the model stop?} Existing approaches rely on heuristic stopping rules or fixed turn budgets and provide no formal guarantees that the final prediction still contains the correct answer. This limitation is particularly problematic in high-stakes domains such as finance and healthcare, where unnecessary turns increase cost and latency, while stopping too early risks incorrect decisions. Conformal prediction (CP) provides formal coverage guarantees, but existing LLM-CP methods only apply to a single model output and cannot handle multi-turn pipelines with adaptive stopping. To address this gap, we propose Multi-Turn Language Models with Conformal Prediction (MiCP), the first CP framework for multi-turn reasoning. MiCP allocates different error budgets across turns, enabling the model to stop early while maintaining an overall coverage guarantee. We demonstrate MiCP on adaptive RAG and ReAct, where it achieves the target coverage on both single-hop and multi-hop question answering benchmarks while reducing the number of turns, inference cost, and prediction set size. We further introduce a new metric that jointly evaluates coverage validity and answering efficiency.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、難しい問題に答えるために、適応的検索強化生成(RAG)やReActスタイルのエージェントのようなマルチターン推論と相互作用にますます依存している。これらのメソッドは、情報、推論、行動を繰り返し検索することで精度を向上させるが、重要な課題を導入する: \textbf{When モデルは停止すべきか? 既存のアプローチは、ヒューリスティックな停止規則や固定ターン予算に依存しており、最終的な予測が正しい回答を含むという正式な保証を提供していません。この制限は、不必要なコストとレイテンシを増大させ、過度に早期のリスクを誤った判断を止める、金融や医療のような高リスク領域において特に問題となる。コンフォーマル予測(CP)は、形式的なカバレッジ保証を提供するが、既存のLCM-CP法は単一のモデル出力にのみ適用され、適応的な停止を伴うマルチターンパイプラインの処理はできない。このギャップに対処するため,マルチターン推論のための最初のCPフレームワークであるMulti-Turn Language Models with Conformal Prediction (MiCP)を提案する。 MiCPはターン毎に異なるエラー予算を割り当て、全体的なカバレッジ保証を維持しながらモデルが早期に停止することを可能にする。適応的なRAGとReActでMICPを実証し、シングルホップとマルチホップの問合せベンチマークを対象とし、ターン数、推論コスト、予測セットサイズを削減した。さらに、カバレッジの妥当性と回答効率を共同で評価する新しい指標を導入する。

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