論文の概要: RLSF: Fine-tuning LLMs via Symbolic Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16661v3
• Date: Fri, 27 Jun 2025 00:16:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 21:12:22.868145
• Title: RLSF: Fine-tuning LLMs via Symbolic Feedback
• Title（参考訳）: RLSF:シンボリックフィードバックによる微調整LDM
• Authors: Piyush Jha, Prithwish Jana, Pranavkrishna Suresh, Arnav Arora, Vijay Ganesh,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はAIを変えてきたが、ドメイン固有の推論と論理的アライメントを必要とするタスクにしばしば苦労している。 従来の微調整手法は、私たちにとって利用可能な膨大な量の記号的ドメイン知識を活用できない。 本稿では,新しい微調整パラダイムであるシンボリックフィードバック(RLSF)による強化学習を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.407319705797242
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have transformed AI but often struggle with tasks that require domain-specific reasoning and logical alignment. Traditional fine-tuning methods do not leverage the vast amount of symbolic domain-knowledge available to us via symbolic reasoning tools (e.g., provers), and are further limited by sparse rewards and unreliable reward models. We introduce Reinforcement Learning via Symbolic Feedback (RLSF), a novel fine-tuning paradigm where symbolic reasoning tools (e.g., solvers, provers, and algebra systems) provide fine-grained feedback to LLMs. RLSF uses poly-sized certificates (e.g., proofs) generated by symbolic tools to identify and correct errors in model outputs, offering token-level guidance without requiring differentiable reasoning systems. This paradigm bridges the gap between symbolic reasoning and LLM fine-tuning, enabling precise alignment with domain-specific constraints while addressing key limitations of traditional reward signals. Via extensive evaluations, we show that our RLSF-based fine-tuning of LLMs outperforms traditional approaches on five different applications (that have some associated logical or domain constraints), namely, program synthesis from natural language pseudo-code to programming language, three chemistry tasks, and solving the Game of 24. A key takeaway is that fine-tuning via RLSF enables relatively smaller LLMs to significantly outperform closed-source models that are orders of magnitude larger.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はAIを変えてきたが、ドメイン固有の推論と論理的アライメントを必要とするタスクにしばしば苦労している。 従来の微調整手法では、記号的推論ツール(例:プロバー)を通じて利用できる膨大な量の記号的ドメイン知識を活用できず、より少ない報酬モデルと信頼できない報酬モデルによってさらに制限される。 シンボリック・フィードバックによる強化学習(RLSF)は,シンボリック推論ツール(例えば,ソルバ,プロバー,代数システム)がLLMに対してきめ細かいフィードバックを提供する,新しい微調整パラダイムである。 RLSFは、シンボリックツールによって生成されたポリサイズ証明書(例:証明)を使用して、モデル出力のエラーを特定し、修正し、異なる推論システムを必要としないトークンレベルのガイダンスを提供する。 このパラダイムはシンボリック推論とLLMファインチューニングのギャップを埋め、従来の報酬信号の重要な制限に対処しながら、ドメイン固有の制約を正確に調整することを可能にする。 広範に評価した結果,我々のRLSFによるLLMの微調整は,自然言語の擬似コードからプログラミング言語へのプログラム合成,3つの化学タスク,そしてゲーム・オブ・24の解決という,5つの異なるアプリケーション(関連する論理的制約やドメイン的制約を含む)において,従来のアプローチよりも優れていることがわかった。 重要な点は、RLSFによる微調整により、比較的小さなLCMが、桁違いに大きいクローズドソースモデルを大幅に上回ることができるということである。

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