論文の概要: Reinforcing Thinking through Reasoning-Enhanced Reward Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01457v1
• Date: Tue, 31 Dec 2024 04:50:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 16:38:31.459539
• Title: Reinforcing Thinking through Reasoning-Enhanced Reward Models
• Title（参考訳）: 推論強化リワードモデルによる思考の強化
• Authors: Diji Yang, Linda Zeng, Kezhen Chen, Yi Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、推論時思考による複雑な多段階推論において大きな可能性を秘めている。 LLMは、知識境界に対する自己認識が限られているため、いつ思考をやめるかを決めるのに苦労する。 この研究は、LLM自身の推論プロセスを合成行動データに蒸留することで、これらの課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.636512424910708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) exhibit great potential in complex multi-step reasoning through inference-time thinking but still struggle with deciding when to stop thinking due to limited self-awareness about their knowledge boundaries. While human preference alignment has shown extraordinary opportunities, expensive labeling challenges adherence to scaling law. Language model self-critique, as an alternative to using human-labeled reasoning data, is questioned with its inherited biases. This work addresses these challenges by distilling the LLM's own reasoning processes into synthetic behavioral data, eliminating the need for manual labeling of intermediate steps. Building on this concept, we propose Distillation-Reinforcement-Reasoning (DRR), a three-step framework that leverages the LLM's inherent behaviors as external feedback by first generating behavioral data using the Reasoner (LLM) to reflect its reasoning capabilities, then training a lightweight discriminative reward model (DM) on behavioral data, and finally deploying the DM at inference time to assist the Reasoner's decision-making. Experiments on multiple benchmarks show that the DRR framework outperforms self-critique approaches without relying on additional complex data annotation. Benefiting from lightweight design, ease of replication, and adaptability, DRR is applicable to a wide range of LLM-centric tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、推論時思考による複雑な多段階推論において大きな可能性を秘めているが、知識境界に対する自己認識が限られているため、いつ思考を止めるべきか決めるのに苦慮している。 人間の嗜好の整合性は異常な機会を示してきたが、高価なラベル付けは法のスケーリングに固執する。 言語モデルによる自己批判は、人間のラベル付き推論データの代わりに、その遺伝バイアスによって疑問視される。 この研究は、LLM自身の推論プロセスを合成行動データに蒸留することでこれらの課題に対処し、中間ステップを手動でラベル付けする必要をなくした。 この概念に基づいて,3段階のフレームワークであるDistillation-Reinforcement-Reasoning(DRR)を提案する。このフレームワークは,まずはReasoner(LLM)を用いて行動データを生成し,次に,行動データに基づいて軽量識別報酬モデル(DM)を訓練し,最終的にDMを推論時に展開し,その意思決定を支援する。 複数のベンチマークの実験では、DRRフレームワークは、追加の複雑なデータアノテーションに頼ることなく、自己批判的なアプローチより優れていることが示されている。 軽量な設計、レプリケーションの容易さ、適応性により、DRRは幅広いLLM中心のタスクに適用できる。

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