Fermi-MCTS：フェルミ推定のためのLLM推論フレームワーク

本研究では，フェルミ推定タスクにおいて，大規模言語モデル（LLM）の内部知識と数学的推論能力を統合的に扱うための推論フレームワークFermi-MCTSを提案する．本手法は，モンテカルロ木探索を基盤とし，LLMのキャリブレーションに基づく中間数値の信頼性と，推論全体の妥当性を報酬として組み込むことで，信頼性が高く妥当な推論経路を探索する．実験の結果，提案手法はCoTやToT，RAG手法と比較して，高い推定精度を示した．