2026年01月19日
## 要約：
本研究では、ゲーム理論のタスクにおいて、LLMの性能を向上させる新しいフレームワークを提案。エントロピーと不確実性を考慮した適応型CoT推論とIn-Context学習を組み合わせることで、推論の精度と効率を向上させた。実験結果から、平均勝率が大幅に向上し、LLMへの問い合わせ数も抑制された。
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## 翻訳：
arXiv:2601.10775v1 で発表された新しいタイプの論文です。要旨：本研究では、離散的なゲーム理論タスクにおける推論のために、新しいLLMベースのフレームワークを提案します。これは、Tic-Tac-Toeを例として示しています。この方法は、In-Context学習とエントロピー誘導型Chain-of-Thought (CoT) 推論、および適応型コンテキスト検索を統合しています。モデルは、トークンレベルの不確実性に応じて、取得する例の数と推論パスの両方を動的に調整します。不確実性が低い場合は、最小限のコンテキストで簡潔な推論を使用し、不確実性が高い場合は、拡張された多経路CoT探索をトリガーします。サブ最適アルゴリズムの対戦相手に対する実験評価から、エントロピーを考慮した適応型推論は意思決定の質を大幅に向上させることが示されました。100ゲームで平均ゲーム結果が、ベースラインLLMの-11.6％から、エントロピー誘導型適応型推論の+9.5％に向上しました（勝利 = +1、引き分け = 0、敗北 = -1）。統計的検証により、改善が有意であることが確認され、相関分析により、トークンレベルのエントロピーと移動の最適性との間に負の相関があることが明らかになりました。これらの調査結果は、不確実性誘導型適応型推論がシーケンシャルな意思決定環境におけるLLMの性能を効果的に向上させることが示唆しています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.10775)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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