2026年01月29日
## 要約：
PILOTは、大規模言語モデルに戦略的な計画能力を内蔵させるためのフレームワークです。教師モデルの計画を軽量なハイパーネットワークで内部表現に反映させることで、外部からの指示に依存せずに、より安定した推論を可能にします。数学やコーディングのタスクにおいて、既存の手法を大幅に上回る性能を示し、推論速度への影響も小さいことが確認されています。
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## 翻訳：
arXiv:2601.19917v1 Announce Type: new
Abstract: 戦略的な計画は、複数ステップの推論において極めて重要です。しかし、小型の大規模言語モデル (LLMs) は、多くの場合、グローバルな戦略を策定する能力に欠け、長期的なタスクにおいてエラーの伝播を引き起こします。我々の分析によると、LLMs は、教師モデルからの明示的な計画によって条件付けられるときに明らかになる潜在的な推論能力を秘めています。しかし、実行時の外部ガイダンスへの依存は、遅延や可用性の制約から、しばしば非現実的です。このギャップを埋めるために、我々は PILOT (Planning via Internalized Latent Optimization Trajectories) を提案します。これは、大規模モデルの戦略的な監視を内在的な潜在ガイダンスに内包するように設計された、非侵襲的なフレームワークです。PILOT は、バックボーンの重みを変更するのではなく、クエリ条件付きの潜在ガイダンスベクトルを合成するために、軽量なハイパーネットワークを使用します。このベクトルは、モデルの表現を最適な推論経路に誘導する内部ステアリングメカニズムとして機能します。数学とコーディングのベンチマークでの広範な実験により、PILOT が推論経路を効果的に安定させ、強力なベースライン（例：MATH500 で +8.9%）を常に上回ることが示されました。推論遅延は無視できるほどです。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.19917)
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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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