Awesome-LLM-Latent-Reasoning（LLMの潜在推論アーカイブ）

AI/ML
Awesome-LLM-Latent-Reasoning（LLMの潜在推論アーカイブ）

Awesome-LLM-Latent-Reasoning（LLMの潜在推論アーカイブ）

このリポジトリは、大規模言語モデル（LLM）における「潜在的／暗黙的な推論（latent/implicit reasoning）」に関する研究論文を体系的に収集したキュレーション集です。最新のサーベイや個別研究を追跡して随時更新されることを目的としており、潜在推論の理論、評価、解析手法、応用例に関する主要文献へのリンクを中心にまとめています（論文リスト、サーベイ、代表的手法の参照先を収録）。

https://github.com/ivy3h/Awesome-LLM-Latent-Reasoning

概要

このリポジトリは、LLMが明示的に出力するチェイン・オブ・ソート（CoT）とは別に、内部表現や隠れ状態に存在する「暗黙的な推論能力（latent/implicit reasoning）」に着目した研究を集めたコレクションです。2025年以降の重要なサーベイ論文や個別研究を取りまとめ、潜在推論の定義、評価指標、解析手法、モデル設計やファインチューニングの実践的知見への入口を提供します。リポジトリ自体はシンプルですが、研究動向の把握や文献探索に有用な出発点となります。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 1
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • LLMの「潜在（implicit）推論」に関する論文を体系的に収集・分類。
  • 最新のサーベイ論文（2025年発表）を先頭に、関連研究へのリンクを整理。
  • 研究動向を追うための軽量なハブ（README中心の一ファイル構成）。
  • 研究者・実務者が文献探索を始めるための入口を提供。

技術的なポイント

本リポジトリが扱う「潜在推論」は、モデルが出力として明示的に説明文を生成しないまま、内部表現に推論過程や事実推定を暗黙的に保持している現象を指します。従来のChain-of-Thoughtのように人間が読める中間表現を生成する手法とは対照的で、潜在推論の研究は以下の点で技術的に重要です。

  • 定義と評価: 潜在推論をどのように定義し、実験的に証明するかが中心課題です。プロービング（内部表現への分類器の適用）、逆生成や中間トークンの制約下での性能比較、部分的情報削除実験などが評価手法として用いられます。
  • モデル解析: 注意機構や中間層の表現、隠れ状態の線形分離可能性を分析することで、どの層・どの成分が推論に寄与するかを探索します。Attention可視化、層ごとの投影、ニューラルプローブが主要なツールです。
  • 学習・強化手法: 暗黙的推論能力は事前学習データの性質や微調整（fine-tuning）、指示学習（instruction tuning）、対比学習やラベルを用いない自己教師あり手法の組合せで強化されます。明示的なCoTラベル無しでも、適切な学習信号により内部推論が形成されることが報告されています。
  • 応用とリスク: 潜在推論は推論速度やデータ効率の点で有利ですが、解釈性の低下や誤情報の内部保持などのリスクを伴います。安全性や説明責任の観点から、潜在推論を可視化・検証する技術が求められます。

READMEに挙げられているサーベイ（例: “Implicit Reasoning in Large Language Models: A Comprehensive Survey” 2025年）や関連論文は、これらの技術的論点を横断的に扱っており、実証実験の設計、評価指標、解析ツール群への導入を促します。なお、本リポジトリ自体はREADMEのみの軽量構成ですが、研究文献の索引としては有用で、論文を追うことで具体的な実験手法やコード実装例に辿り着けます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file

まとめ

潜在推論研究の論文集として、文献探索の良い出発点となるリポジトリ。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Awesome-LLM-Latent-Reasoning

This is a collection of research papers on latent/implicit reasoning in large language models. This repository is continuously updated to track the latest developments in LLM latent reasoning.

Survey

  • Implicit Reasoning in Large Language Models: A Comprehensive Survey
    Jindong Li, Yali Fu, Li Fan, Jiahong Liu, Yao Shu, Chengwei Qin, Menglin Yang, Irwin King, Rex Ying. [arxiv], 2025.09.
  • **A Survey on Latent Rea…