論文の概要: SFT Memorizes, RL Generalizes: A Comparative Study of Foundation Model Post-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17161v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 18:59:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:43:06.695529
• Title: SFT Memorizes, RL Generalizes: A Comparative Study of Foundation Model Post-training
• Title（参考訳）: SFTの記憶, RLの一般化:基礎モデルポストトレーニングの比較研究
• Authors: Tianzhe Chu, Yuexiang Zhai, Jihan Yang, Shengbang Tong, Saining Xie, Dale Schuurmans, Quoc V. Le, Sergey Levine, Yi Ma,
• Abstract要約: ファウンデーションモデルでは、教師付き微調整(SFT)と強化学習(RL)がポストトレーニング技術として広く使われている。 本稿では,一般化と記憶におけるSFTとRLの違いについて検討する。 RLは、特に結果に基づく報酬で訓練された場合、ルールベースのテキストと視覚的バリエーションの両方で一般化されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 127.47044960572659
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• Abstract: Supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning (RL) are widely used post-training techniques for foundation models. However, their roles in enhancing model generalization capabilities remain unclear. This paper studies the difference between SFT and RL on generalization and memorization, focusing on text-based rule variants and visual variants. We introduce GeneralPoints, an arithmetic reasoning card game, and adopt V-IRL, a real-world navigation environment, to assess how models trained with SFT and RL generalize to unseen variants in both textual and visual domains. We show that RL, especially when trained with an outcome-based reward, generalizes across both rule-based textual and visual variants. SFT, in contrast, tends to memorize training data and struggles to generalize out-of-distribution scenarios. Further analysis reveals that RL improves the model's underlying visual recognition capabilities, contributing to its enhanced generalization in the visual domain. Despite RL's superior generalization, we show that SFT remains essential for effective RL training; SFT stabilizes the model's output format, enabling subsequent RL to achieve its performance gains. These findings demonstrates the capability of RL for acquiring generalizable knowledge in complex, multi-modal tasks.
• Abstract（参考訳）: ファウンデーションモデルでは、教師付き微調整(SFT)と強化学習(RL)がポストトレーニング技術として広く使われている。 しかし、モデル一般化能力の強化におけるそれらの役割はいまだ不明である。 本稿では,テキストベースの規則変種と視覚的変種に着目し,一般化と記憶におけるSFTとRLの違いについて検討する。 我々は、算術的推論カードゲームであるGeneralPointsを導入し、実世界のナビゲーション環境であるV-IRLを採用し、SFTとRLで訓練されたモデルがどのように一般化され、テキストドメインとビジュアルドメインの両方で見当たらない変種に適応するかを評価する。 RLは、特に結果に基づく報酬で訓練された場合、ルールベースのテキストと視覚的バリエーションの両方で一般化されることを示す。 対照的に、SFTはトレーニングデータを記憶し、配布外のシナリオを一般化するのに苦労する傾向がある。 さらなる分析により、RLはモデルの基礎となる視覚認識能力を改善し、視覚領域の一般化に寄与することが明らかとなった。 RLの優れた一般化にもかかわらず、実効的なRLトレーニングにはSFTが不可欠であることを示し、SFTはモデルの出力フォーマットを安定化し、その後のRLの性能向上を実現する。 これらの結果は、複雑な多モードタスクにおいて、一般化可能な知識を得るためのRLの能力を示している。

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