論文の概要: Rewarding Progress: Scaling Automated Process Verifiers for LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08146v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 17:31:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 05:05:45.024895
• Title: Rewarding Progress: Scaling Automated Process Verifiers for LLM Reasoning
• Title（参考訳）: Rewarding Progress: LLM推論のための自動プロセス検証器のスケーリング
• Authors: Amrith Setlur, Chirag Nagpal, Adam Fisch, Xinyang Geng, Jacob Eisenstein, Rishabh Agarwal, Alekh Agarwal, Jonathan Berant, Aviral Kumar,
• Abstract要約: 大規模言語モデルにおける推論を改善するための有望なアプローチは、プロセス報酬モデル(PRM)を使用することである。 PRMは多段階の推論トレースの各ステップでフィードバックを提供し、結果報酬モデル(ORM)よりも信用割当を改善する可能性がある。 PRMに対して探索を行ったり、強化学習(RL)の報酬として使ったりすることで、基本方針を改善するために、「プロセス報酬をどう設計すべきか?」と質問する。 理論的には,良質なプロデューサの集合を特徴付けるとともに,このようなプロデューサからのプロセス報酬の最適化が,テスト時間探索やオンラインRLの探索を改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.23629291067763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A promising approach for improving reasoning in large language models is to use process reward models (PRMs). PRMs provide feedback at each step of a multi-step reasoning trace, potentially improving credit assignment over outcome reward models (ORMs) that only provide feedback at the final step. However, collecting dense, per-step human labels is not scalable, and training PRMs from automatically-labeled data has thus far led to limited gains. To improve a base policy by running search against a PRM or using it as dense rewards for reinforcement learning (RL), we ask: "How should we design process rewards?". Our key insight is that, to be effective, the process reward for a step should measure progress: a change in the likelihood of producing a correct response in the future, before and after taking the step, corresponding to the notion of step-level advantages in RL. Crucially, this progress should be measured under a prover policy distinct from the base policy. We theoretically characterize the set of good provers and our results show that optimizing process rewards from such provers improves exploration during test-time search and online RL. In fact, our characterization shows that weak prover policies can substantially improve a stronger base policy, which we also observe empirically. We validate our claims by training process advantage verifiers (PAVs) to predict progress under such provers, and show that compared to ORMs, test-time search against PAVs is $>8\%$ more accurate, and $1.5-5\times$ more compute-efficient. Online RL with dense rewards from PAVs enables one of the first results with $5-6\times$ gain in sample efficiency, and $>6\%$ gain in accuracy, over ORMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルにおける推論を改善するための有望なアプローチは、プロセス報酬モデル(PRM)を使用することである。 PRMは、多段階の推論トレースの各ステップでフィードバックを提供し、最終ステップでのみフィードバックを提供する結果報酬モデル(ORM)よりも、クレジットの割り当てを改善する可能性がある。 しかしながら、密集した、ステップごとのラベルの収集はスケーラブルではなく、自動ラベル付きデータからPRMをトレーニングすることは、これまでのところ、限られた利益をもたらしている。 PRMに対して探索を行ったり、強化学習(RL)の高密度報酬として使ったりすることで、基本方針を改善するために、「プロセス報酬をどう設計すべきか?」と質問する。 私たちの重要な洞察は、効果的にするためには、ステップのプロセス報酬が進捗を測定するべきであるということです。 重要なことは、この進歩は基本方針とは異なる証明政策の下で測定されるべきである。 理論的には,良質なプロデューサの集合を特徴付けるとともに,このようなプロデューサからのプロセス報酬の最適化が,テスト時間探索やオンラインRLの探索を改善することを示す。 実際、我々の特徴は、弱い証明ポリシーはより強力な基本方針を著しく改善し、また経験的に観察できることを示している。 我々は、これらのプローバーの進捗を予測するためにPAVをトレーニングプロセスで検証し、ORMと比較すると、PAVに対するテストタイム検索はより正確で、1.5〜5\times$より計算効率が高いことを示す。 PAVからの報酬が密集したオンラインRLは、最初の結果の1つとして、サンプル効率が5～6\times$、ORMよりも精度が6\%$である。

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