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schema_version: '1.0'
id: news-20260802-6bbb70
title: 'Sample More, Reflect Less: Self-Refine and Reflexion Lose to Repeated Sampling
  at Equal Token Cost, from 1.5B to 7B'
url: https://gotosocial.chinng-lab-srv.dev/sample-more-reflect-less-self-refine-and-reflexion-lose-to-repeated-sampling-at-equal-token-cost-from-1-5b-to-7b/
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source: ghost-chinng-lab
category: news/general
category_raw: Self-Refine
region: JP
tags:
- Self-Refine
- Reflexion
- LLM
- 推論戦略
- トークンコスト
- ローカルLLM
- エッジAI
lang: ja
published_at: '2026-08-02T00:19:04Z'
fetched_at: '2026-08-02T00:38:33.824804Z'
updated_at: '2026-08-02T00:39:06Z'
status: published
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content_changed_at: null
license_note: full
summary: ローカル推論環境における推論戦略の効率性を検証した研究。Self-RefineやReflexionといった自己改善手法と、単純な繰り返しサンプリングを同じトークンコスト下で比較。1.5B・3B・7Bの異なるモデルサイズで実験した結果、多くのケースで繰り返しサンプリング+多数決が自己改善手法より優位性を示し、特に小型モデルではSelf-Inspectを伴う手法が劣ることが判明。リソース制約下では、コスト効率を重視した設計が重要であることを示唆。
summary_source: llm
summary_en: A study that examines the efficiency of the reasoning strategy in the
  local reasoning environment. Comparison of self-improving methods such as Self-Re、
  and Reflexion and simple repeating methods under the sameコスト cost. As a result of
  experimenting with different model sizes of 1.5B, 3B, and 7B, many cases repeatedly
  show superiority than self-improvement methods, especially in small models, the
  method with Self-Inspect is inferior. Under resource約s, it suggests that design
  with a focus on cost efficiency is important。
entities:
- name: LLM
  type: artifact
- name: GPUを使うローカルLLM推論
  type: method
- name: エッジAIプラットフォーム
  type: artifact
- name: More Personal Computing部門
  type: organization
key_facts: []
related: []
related_auto:
- name: AI個人チューター
  type: artifact
  weight: 1.0
- name: 機械の無意識回路
  type: concept
  weight: 1.0
- name: 回路トレーシング技術
  type: method
  weight: 1.0
- name: USMシリーズ
  type: artifact
  weight: 1.0
- name: POCシリーズ
  type: artifact
  weight: 1.0
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# Sample More, Reflect Less: Self-Refine and Reflexion Lose to Repeated Sampling at Equal Token Cost, from 1.5B to 7B

## TL;DR
ローカル推論環境における推論戦略の効率性を検証した研究。Self-RefineやReflexionといった自己改善手法と、単純な繰り返しサンプリングを同じトークンコスト下で比較。1.5B・3B・7Bの異なるモデルサイズで実験した結果、多くのケースで繰り返しサンプリング+多数決が自己改善手法より優位性を示し、特に小型モデルではSelf-Inspectを伴う手法が劣ることが判明。リソース制約下では、コスト効率を重視した設計が重要であることを示唆。

## Key Points
- Self-Refine / Reflexion / LLM / 推論戦略 / トークンコスト / ローカルLLM / エッジAI

## Details
(本文なし。リンク先参照)

## Source
元記事: [Sample More, Reflect Less: Self-Refine and Reflexion Lose to Repeated Sampling at Equal Token Cost, from 1.5B to 7B](https://gotosocial.chinng-lab-srv.dev/sample-more-reflect-less-self-refine-and-reflexion-lose-to-repeated-sampling-at-equal-token-cost-from-1-5b-to-7b/) — published 2026-08-02T00:19:04Z