#冗長性

LLM推論の冗長性、必要な思考量を大規模測定

arXiv cs.AIは2026年4月20日(現地時間)、大規模言語モデル (LLM) の推論過程における冗長性に関する研究結果を発表した。Zhiyuan Zhai氏らによるこの研究は、LLMが複雑な問題解決で生成する長い「思考の連鎖」がレイテンシー、GPU時間、エネルギーに多大なコストをもたらす現状に着目。推論過程で実際にどれほどの熟慮が必要かを大規模に測定し、その根本原因を解明することを目的としている。