論文の概要: When Self-Consistency Backfires: Majority Vote Hurts the Majority of Hard Science Problems for Small LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11403v2
• Date: Sat, 15 Aug 2026 22:30:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-18 13:30:43.576879
• Title: When Self-Consistency Backfires: Majority Vote Hurts the Majority of Hard Science Problems for Small LLMs
• Title（参考訳）: 自己整合性バックファイア: 多数決投票は, 小型LLMのハードサイエンス問題の大部分に迫る
• Abstract要約: 多数決による自己整合性は、小命令チューニングモデルのGPQAダイアモンド問題において、プロブレム毎の精度を低下させる。 このバージョンでは、最も自然な修復も失敗し、v1が1つとして扱われた3つの信号障害を分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-consistency via majority vote reduces per-problem accuracy on most GPQA Diamond problems for small instruction-tuned models: 56.6% of problems for Qwen2.5-7B and 65.7% for Llama-3-8B. The obvious remedy is a verifier-free confidence gate. This version reports that the most natural repair also fails, and separates three signal failures that v1 treated as one. A token-entropy gate fails for a measurement reason: averaged over a chain of some 602 tokens, the statistic is a measurement of the prose rather than of confidence in the answer. On Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo, 198 problems at 64 samples each, a sample whose answer contradicts its own problem's plurality still emits that answer at a median margin of 20.52 nats, with 75.7% above 10 nats. Both quantities were pre-registered and tested once on 69 problems no exploratory analysis had read; both passed. The unit is the whole result: pooled across the benchmark the margin separates correct from incorrect samples by +0.0604 on the fraction above 10 nats [+0.0183, +0.1017], excluding zero; per-problem and paired it does not, at -0.0168 [-0.0527, +0.0182], crossing zero. The claim is not that token log-probabilities carry no information, but that a signal with real across-question discrimination is close to useless for the within-question decision a router faces. The plurality-agreement gate's failure remains without a mechanism, and we report it as an open problem. These new claims rest on one model: a registered second-model replication was sampled and could not be evaluated, and we report that rejection rather than the result. We separately report that on hosted serverless inference at a small budget, three reasoning-native models could not be evaluated, for three separately measured reasons; all three are downloadable, so this bounds what a metered per-token API buys rather than what is knowable.
• Abstract（参考訳）: 多数決による自己整合性はGPQAダイアモンド問題の大部分において、Qwen2.5-7Bの問題の56.6%、Llama-3-8Bの問題の65.7%の精度を低下させる。 明らかな治療は、検証不要な信頼ゲートである。 このバージョンでは、最も自然な修復も失敗し、v1が1つとして扱われた3つの信号障害を分離する。 トークンエントロピーゲート(英: token-entropy gate)は、約602個のトークンの連鎖上で平均化され、統計学は答えに対する自信ではなく、散文の測定である。 Qwen2.5-7B-Instruct-Turboでは、それぞれ64のサンプルで198の問題を発生させるが、答えが矛盾するサンプルは、20.52ナットの中央値で答えを出力し、10ナットより75.7%高い。 どちらの量も事前登録され、69件の問題を1回に1回テストしたが、探索分析は読めなかった。 誤差は10ナット [+0.0183, +0.1017] 以上で、0を除いた分数で0.0604 +0.0604 となり、その差は-0.0168 [-0.0527, +0.0182] である。 この主張は、トークンのログ確率は情報を持たないが、実際のクロスクエスト差別を持つ信号は、ルータが直面している内部クエスト判断では役に立たない、というものである。 複数ゲートの故障は機構を持たず,未解決の問題として報告する。 これらの新たな主張は1つのモデルに依存しており、登録された第2モデルの複製をサンプリングし、評価することはできず、結果よりも拒絶を報告します。 我々は、小さな予算でホストされたサーバーレス推論について、3つの理由付けネイティブモデルを評価することができなかったことを別々に報告した。

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