論文の概要: Reinforced Graph of Thoughts: RL-Driven Adaptive Prompting for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22195v1
• Date: Thu, 21 May 2026 09:00:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.177635
• Title: Reinforced Graph of Thoughts: RL-Driven Adaptive Prompting for LLMs
• Title（参考訳）: 思考の強化グラフ: LLMのためのRL駆動適応プロンプト
• Abstract要約: Graph of Thoughts (GoT) は複雑な問題解決に有用であることが示されている。 本稿では,GoTプロンプトパラダイムに対する自動アプローチであるReinforced Graph of Thoughts (RGoT)を提案する。 その結果、ある制約の下では、タスクの複雑さに適応して、タスクのグラフを自動で構築することが可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph of Thoughts (GoT), a generalized form of recent prompting paradigms for large language models (LLMs), has been shown to be useful for elaborate problem solving. By executing a graph of operations, thoughts of the LLM are structured as an arbitrary graph, forming the actual graph of thoughts. Originally, the graph of operations is defined manually, which requires in-depth knowledge about the solution of the problem to solve. Such a static graph of operations is rigid and therefore lacks adaptability. We propose Reinforced Graph of Thoughts (RGoT), an automated approach to the GoT prompting paradigm that leverages reinforcement learning (RL) to adaptively generate a graph of operations from a human-defined set. Results indicate that, under certain constraints, it is possible to construct graphs of operations adaptively to the task's complexity in an automated way.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の近年のプロンプトパラダイムの一般化形式であるGraph of Thoughts (GoT)は、精巧な問題解決に有用であることが示されている。 操作グラフを実行することで、LCMの思考は任意のグラフとして構造化され、実際の思考グラフを形成する。 元々、演算グラフは手動で定義され、解決すべき問題の解に関する詳細な知識を必要とする。 このような静的な演算グラフは厳密であり、従って適応性に欠ける。 本稿では、強化学習(RL)を活用して人間の定義した集合から操作グラフを適応的に生成するGoTプロンプトパラダイムに対する自動アプローチであるReinforced Graph of Thoughts(RGoT)を提案する。 その結果、ある制約の下では、タスクの複雑さに適応して、タスクのグラフを自動で構築することが可能であることが示唆された。

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