論文の概要: RL-STaR: Theoretical Analysis of Reinforcement Learning Frameworks for Self-Taught Reasoner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23912v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 13:17:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:02:51.998873
• Title: RL-STaR: Theoretical Analysis of Reinforcement Learning Frameworks for Self-Taught Reasoner
• Title（参考訳）: RL-STaR:自己学習型推論のための強化学習フレームワークの理論解析
• Authors: Fu-Chieh Chang, Yu-Ting Lee, Hui-Ying Shih, Pei-Yuan Wu,
• Abstract要約: 自己学習推論(STaR)フレームワークは、強化学習を使用して推論ステップを自動的に生成する。 STaRとその変種は経験的成功を示しているが、これらの改善を説明する理論的基盤は欠如している。 この研究は、CoT推論とSTaRにおける強化学習の有効性を理解するための理論的枠組みを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.779063752888881
• License:
• Abstract: The reasoning abilities of large language models (LLMs) have improved with chain-of-thought (CoT) prompting, allowing models to solve complex tasks in a stepwise manner. However, training CoT capabilities requires detailed reasoning data, which is often scarce. The self-taught reasoner (STaR) framework addresses this by using reinforcement learning to automatically generate reasoning steps, reducing reliance on human-labeled data. Although STaR and its variants have demonstrated empirical success, a theoretical foundation explaining these improvements is lacking. This work provides a theoretical framework for understanding the effectiveness of reinforcement learning on CoT reasoning and STaR. Our contributions are: (1) an analysis of policy improvement, showing why LLM reasoning improves iteratively with STaR; (2) conditions for convergence to an optimal reasoning policy; (3) an examination of STaR's robustness, explaining how it can improve reasoning even when incorporating occasional incorrect steps; and (4) criteria for the quality of pre-trained models necessary to initiate effective reasoning improvement. This framework aims to bridge empirical findings with theoretical insights, advancing reinforcement learning approaches for reasoning in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の推論能力は、チェーン・オブ・思想(CoT)のプロンプトによって改善され、複雑なタスクを段階的に解けるようになった。 しかし、CoT能力のトレーニングには詳細な推論データが必要である。 自己学習推論(STaR)フレームワークは、強化学習を使用して推論ステップを自動的に生成し、人間のラベル付きデータへの依存を減らすことで、この問題に対処する。 STaRとその変種は経験的成功を示しているが、これらの改善を説明する理論的基盤は欠如している。 この研究は、CoT推論とSTaRにおける強化学習の有効性を理解するための理論的枠組みを提供する。 本研究の貢献は,(1) LLM推論がSTaRと反復的に改善する理由,(2) 最適推論ポリシーへの収束条件,(3) STaRの堅牢性の検証,(4) 効果的な推論改善を開始するために必要な事前学習モデルの品質基準,といった政策改善の分析である。 本フレームワークは,LLMにおける実証的な知見を理論的知見で橋渡しし,推論のための強化学習アプローチを推し進めることを目的としている。

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