大規模言語モデル（LLM）の推論能力を向上させるためにグラフ構造を活用する研究が進んでいますが、従来のアプローチではテスト時に外部知識源としてグラフが提供されるのが一般的でした。しかし、新たな研究はグラフの価値がそれだけに留まらないことを示唆しています。人間が枝分かれした思考を整理するために思考地図などのグラフ構造マインドマップを活用するのと同様に、グラフは言語モデルの内部推論を組織化するためのツールとして機能する可能性があるのです。 研究チームは、複数のステップを必要とする質問応答タスクを用いてこの仮説を検証しました。教師が提供した推論プロセスをグラフ形式のマインドマップに書き直し、学生モデルの推論を導く実験を実施しています。その過程で興味深い発見が得られました。グラフ構造をテキストに変換してしまうと、直接的な答えのヒントが除去されたとき、その利点が大幅に限定されてしまうという点です。抽象的なガイダンス設定では、推論の効率性と答えの品質が大きく低下します。 一方、視覚的なグラフガイダンスは直接的な答えのヒントがなくても効果を発揮し続け、その利点は教師あり微調整やKLベースの蒸留を行った後でも持続することが判明しました。これらの知見は、グラフが単なる外部知識構造としてだけでなく、LLMの推論を組織化する視覚的スキャフォルドとして研究されるべきであることを強く示唆しています。