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/2412.15904v2
• Date: Sat, 01 Feb 2025 15:17:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 15:57:53.420285
• 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: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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。

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