論文の概要: B-STaR: Monitoring and Balancing Exploration and Exploitation in Self-Taught Reasoners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17256v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 03:58:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:45.656667
• Title: B-STaR: Monitoring and Balancing Exploration and Exploitation in Self-Taught Reasoners
• Title（参考訳）: B-STaR:自己学習型共振器における探索・爆発のモニタリングとバランス
• Authors: Weihao Zeng, Yuzhen Huang, Lulu Zhao, Yijun Wang, Zifei Shan, Junxian He,
• Abstract要約: 自己改善は、パフォーマンスを向上させる主要な方法として現れています。 本稿では,この反復的プロセスにおいて2つの重要な要因をモニタする手法を提案し,提案する。 B-STaRは、反復的な構成を調整し、探索とエクスプロイトのバランスをとる自己学習推論フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.960920426485163
• License:
• Abstract: In the absence of extensive human-annotated data for complex reasoning tasks, self-improvement -- where models are trained on their own outputs -- has emerged as a primary method for enhancing performance. However, the critical factors underlying the mechanism of these iterative self-improving methods remain poorly understood, such as under what conditions self-improvement is effective, and what are the bottlenecks in the current iterations. In this work, we identify and propose methods to monitor two pivotal factors in this iterative process: (1) the model's ability to generate sufficiently diverse responses (exploration); and (2) the effectiveness of external rewards in distinguishing high-quality candidates from lower-quality ones (exploitation). Using mathematical reasoning as a case study, we begin with a quantitative analysis to track the dynamics of exploration and exploitation, discovering that a model's exploratory capabilities rapidly deteriorate over iterations, and the effectiveness of exploiting external rewards diminishes as well. Motivated by these findings, we introduce B-STaR, a Self-Taught Reasoning framework that autonomously adjusts configurations across iterations to Balance exploration and exploitation, thereby optimizing the self-improving effectiveness based on the current policy model and available rewards. Our experiments on mathematical reasoning, coding, and commonsense reasoning demonstrate that B-STaR not only enhances the model's exploratory capabilities throughout training but also achieves a more effective balance between exploration and exploitation, leading to superior performance.
• Abstract（参考訳）: 複雑な推論タスクのための広範な人手によるデータがないため、自己改善 -- モデルが自身のアウトプットでトレーニングされる -- は、パフォーマンスを向上させる主要な方法として現れています。 しかしながら、これらの反復的自己改善手法のメカニズムの根底にある重要な要素は、例えば、自己改善が有効である状況や、現在の反復におけるボトルネックについて、理解されていないままである。 本研究では,(1)モデルが十分な多様な応答(探索)を生成できる能力,(2)高品質な候補と低品質な候補(探索)を区別する外部報酬の有効性について,この反復的プロセスにおいて2つの重要な要因をモニタリングする方法を同定し,提案する。 数理推論をケーススタディとして用いて、探索と搾取のダイナミクスを追跡する定量的解析から始め、モデルの探索能力が反復よりも急速に低下し、外部報酬を活用できる効果も低下することを発見した。 これらの知見に触発されたB-STaRは、イテレーション間で構成を自律的に調整し、バランス探索とエクスプロイトを行い、現在のポリシーモデルと利用可能な報酬に基づいて自己改善の有効性を最適化する自己学習推論フレームワークである。 数学的推論,コーディング,コモンセンス推論に関する実験により,B-STaRは学習を通してモデルの探索能力を高めるだけでなく,探索とエクスプロイトのバランスが向上し,優れた性能が得られることが示された。

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