論文の概要: ThinkBooster: A Unified Framework for Seamless Test-Time Scaling of LLM Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06915v2
- Date: Mon, 08 Jun 2026 11:00:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-09 14:42:05.064477
- Title: ThinkBooster: A Unified Framework for Seamless Test-Time Scaling of LLM Reasoning
- Title（参考訳）: ThinkBooster: LLM推論のシームレスなテスト時間スケーリングのための統一フレームワーク
- Authors: Vladislav Smirnov, Chieu Nguyen, Sergey Senichev, Minh Ngoc Ta, Ekaterina Fadeeva, Artem Vazhentsev, Daria Galimzianova, Nikolai Rozanov, Viktor Mazanov, Jingwei Ni, Tianyi Wu, Igor Kiselev, Mrinmaya Sachan, Iryna Gurevych, Preslav Nakov, Timothy Baldwin, Artem Shelmanov,
- Abstract要約: ThinkBoosterは、大規模言語モデル(LLM)推論のシームレスなテスト時間計算スケーリングのためのフレームワークである。
最新のTTCスケーリング戦略とスコアファミリを実装するモジュール型のPythonライブラリで構成されている。
デプロイ可能なOpenAI互換プロキシサービスにより、現実のアプリケーションへの適応推論のドロップイン統合が可能になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.46431027868954
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Test-time compute (TTC) scaling has emerged as a powerful paradigm for improving large language model (LLM) reasoning by allocating additional compute during inference, e.g., via multi-sample generation and verifier-based reranking. Existing TTC scaling strategies and reasoning scorers remain fragmented, evaluated under inconsistent protocols, and are rarely analyzed through the lens of quality-cost trade-offs. We introduce ThinkBooster, a unified framework for seamless test-time compute scaling of LLM reasoning, which consists of (i) a modular Python library implementing state-of-the-art TTC scaling strategy and scorer families, (ii) a benchmark that jointly evaluates performance and computational efficiency, and (iii) a deployable OpenAI-compatible proxy service that enables drop-in integration of adaptive reasoning into real-world applications. We further provide a demo visual debugger for inspecting the reasoning trajectories, intermediate selection decisions, and alternative reasoning paths. Empirical results on mathematical and coding tasks reveal the performance-compute trade-offs of TTC scaling strategies and scoring methods and demonstrate that ThinkBooster provides practical gains in real-world tasks. The code is available online under an MIT license.
- Abstract（参考訳）: テスト時間計算(TTC)のスケーリングは、大規模言語モデル(LLM)推論を改善するための強力なパラダイムとして登場した。
既存のTTCスケーリング戦略と推論スコアラは断片化され、一貫性のないプロトコルで評価され、品質コストトレードオフのレンズを通して分析されることは滅多にない。
我々は、LLM推論のシームレスなテスト時間計算スケーリングのための統合されたフレームワークであるThinkBoosterを紹介した。
i) 最新のTTCスケーリング戦略とスコアファミリを実装するモジュール型のPythonライブラリ。
(ii)性能と計算効率を共同で評価するベンチマーク
3) 現実のアプリケーションに適応推論のドロップイン統合を可能にする、デプロイ可能なOpenAI互換プロキシサービス。
さらに、推論軌跡、中間選択決定、代替推論経路を検査するためのデモ視覚デバッガを提供する。
数学およびコーディングタスクに関する実証的な結果から、TTCスケーリング戦略とスコアリング手法のパフォーマンス・計算トレードオフが明らかとなり、ThinkBoosterが現実のタスクに実用的な利益をもたらすことを示した。
コードはMITライセンスでオンラインで入手できる。
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