論文の概要: What Are Step-Level Reward Models Rewarding? Counterintuitive Findings from MCTS-Boosted Mathematical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15904v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 13:56:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:21:35.417031
• Title: What Are Step-Level Reward Models Rewarding? Counterintuitive Findings from MCTS-Boosted Mathematical Reasoning
• Title（参考訳）: ステップレベルリワードモデルとは何か? MCTSによる数学的推論からの反直感的発見
• Authors: Yiran Ma, Zui Chen, Tianqiao Liu, Mi Tian, Zhuo Liu, Zitao Liu, Weiqi Luo,
• Abstract要約: ステップレベルの報酬モデル(SRM)は、強化学習に基づくプロセスの監督やステップレベルの優先順位調整を通じて、数学的推論性能を著しく向上させることができる。 近年,モンテカルロ木探索(MCTS)をステップレベルの自動選好アノテーションとして用いたAlphaZeroのような手法が特に有効であることが証明されている。 本研究は,コヒーレンスの直感的側面,特にMCTSに基づくアプローチに着目したものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.73202912525793
• License:
• Abstract: Step-level reward models (SRMs) can significantly enhance mathematical reasoning performance through process supervision or step-level preference alignment based on reinforcement learning. The performance of SRMs is pivotal, as they serve as critical guidelines, ensuring that each step in the reasoning process is aligned with desired outcomes. Recently, AlphaZero-like methods, where Monte Carlo Tree Search (MCTS) is employed for automatic step-level preference annotation, have proven particularly effective. However, the precise mechanisms behind the success of SRMs remain largely unexplored. To address this gap, this study delves into the counterintuitive aspects of SRMs, particularly focusing on MCTS-based approaches. Our findings reveal that the removal of natural language descriptions of thought processes has minimal impact on the efficacy of SRMs. Furthermore, we demonstrate that SRMs are adept at assessing the complex logical coherence present in mathematical language while having difficulty in natural language. These insights provide a nuanced understanding of the core elements that drive effective step-level reward modeling in mathematical reasoning. By shedding light on these mechanisms, this study offers valuable guidance for developing more efficient and streamlined SRMs, which can be achieved by focusing on the crucial parts of mathematical reasoning.
• Abstract（参考訳）: ステップレベルの報酬モデル(SRM)は、強化学習に基づくプロセスの監督やステップレベルの優先順位調整を通じて、数学的推論性能を著しく向上させることができる。 SRMのパフォーマンスは、重要なガイドラインとして機能し、推論プロセスの各ステップが望ましい結果に一致していることを保証するため、重要である。 近年,モンテカルロ木探索(MCTS)をステップレベルの自動選好アノテーションとして用いたAlphaZeroのような手法が特に有効であることが証明されている。 しかし、SRMの成功の裏にある正確なメカニズムはほとんど解明されていない。 このギャップに対処するため、本研究ではSRMの直観的側面、特にMCTSに基づくアプローチに注目した。 その結果,思考過程の自然言語記述の除去は,SRMの有効性に最小限の影響を及ぼすことが明らかとなった。 さらに、SRMは、自然言語の難易度を保ちながら、数学的言語に存在する複雑な論理的コヒーレンスを評価することに長けていることを示す。 これらの洞察は、数学的推論において効果的なステップレベルの報酬モデリングを促進する中核要素の微妙な理解を提供する。 これらのメカニズムに光を当てることで、数学的推論の重要な部分に焦点を当てることにより、より効率的で合理化されたSRMを開発するための貴重なガイダンスを提供する。

関連論文リスト

• Teaching LLMs According to Their Aptitude: Adaptive Reasoning for Mathematical Problem Solving [55.895917967408586]
  大規模な言語モデルによる数学的推論への既存のアプローチは、一般化可能性(英語版)にはChain-of-Thought(英語版)(CoT)、正確な計算にはTool-Integrated Reasoning(英語版)(TIR)に依存している。 本稿では, LLM が自然に推論戦略をパーソナライズできる適応型フレームワークである TATA (Teaching LLMs according their Aptitude) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T16:56:23Z)
• Coarse-to-Fine Process Reward Modeling for Mathematical Reasoning [11.15613673478208]
  プロセス・リワード・モデル (Process Reward Model, PRM) は数学的推論において重要な役割を担い、高品質なプロセスデータを必要とする。 我々は,Large Language Models (LLM) が生成する推論ステップが,厳密なインクリメンタルな情報表示に失敗することが多く,冗長性が生じることを観察する。 本稿では,冗長なステップを検出するための簡易かつ効果的な粗大な戦略CFPRMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-23T12:44:45Z)
• Step-KTO: Optimizing Mathematical Reasoning through Stepwise Binary Feedback [94.25162866972077]
  Step-KTOは、プロセスレベルと結果レベルのバイナリフィードバックを組み合わせたトレーニングフレームワークである。 実験の結果,Step-KTOは最終回答の精度と中間推論の質の両方を著しく向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-18T15:38:03Z)
• ReARTeR: Retrieval-Augmented Reasoning with Trustworthy Process Rewarding [25.329712997545794]
  ReARTeR(Retrieval-Augmented Reasoning)を提案する。 ReARTeRは、ポストトレーニングとテストタイムスケーリングを通じて、RAGシステムの推論能力を向上する。 マルチステップ推論ベンチマークの実験結果から,大幅な改善が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T05:56:26Z)
• The Lessons of Developing Process Reward Models in Mathematical Reasoning [62.165534879284735]
  Process Reward Models (PRM) は、推論プロセスにおける中間エラーを特定し、緩和することを目的としている。 我々は,モンテカルロ (MC) 推定とLarge Language Models (LLM) を効果的に統合するコンセンサスフィルタリング機構を開発した。 私たちは、既存のオープンソース代替品よりも優れた、最先端のPRMを新たにリリースしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-13T13:10:16Z)
• MR-Ben: A Meta-Reasoning Benchmark for Evaluating System-2 Thinking in LLMs [55.20845457594977]
  大規模言語モデル(LLM)は、問題解決と意思決定の能力の向上を示している。 本稿ではメタ推論技術を必要とするプロセスベースのベンチマークMR-Benを提案する。 メタ推論のパラダイムは,システム2のスロー思考に特に適しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T03:50:23Z)
• Let's Reinforce Step by Step [10.65244642965387]
  人間のフィードバックからの強化学習をモデル推論の形式化に活用する。 以上の結果から, PRM法により得られる微粒な報酬は, 単純な数学的推論の精度を高めることが示唆された。 また、モデル性能において、報酬アグリゲーション関数が果たす重要な役割を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T01:35:51Z)
• From Heuristic to Analytic: Cognitively Motivated Strategies for Coherent Physical Commonsense Reasoning [66.98861219674039]
  ヒューリスティック分析推論(HAR)戦略は、モデル決定のための合理化のコヒーレンスを大幅に改善する。 以上の結果から, PLM推論の一貫性と信頼性を効果的に向上できる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T19:46:04Z)
• Let's reward step by step: Step-Level reward model as the Navigators for Reasoning [64.27898739929734]
  Process-Supervised Reward Model (PRM)は、トレーニングフェーズ中にステップバイステップのフィードバックをLLMに提供する。 LLMの探索経路を最適化するために,PRMからのステップレベルのフィードバックを応用した欲求探索アルゴリズムを提案する。 提案手法の汎用性を探るため,コーディングタスクのステップレベル報酬データセットを自動生成する手法を開発し,コード生成タスクにおける同様の性能向上を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T05:21:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。