主張単位の反証評価によるLLMテスト時計算効率化手法CLR

arXiv cs.CL ・ 2026-08-12

原題: Claim-Level Reliability Assessment for Efficient Test-Time Reasoning

AI による要約

大規模言語モデルの推論時計算量を効率的に割り当てるため、解答全体ではなく決定決定的な主張単位で検証を行う学習不要フレームワーク「CLR」が提案された。解答作成と主張の反証の非対称性を利用し、推論パス上の個別の主張を反証検証することで効率的な誤り検知を可能にする。

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