論文の概要: AURORA:Automated Training Framework of Universal Process Reward Models via Ensemble Prompting and Reverse Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11520v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 07:41:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:12:30.623619
• Title: AURORA:Automated Training Framework of Universal Process Reward Models via Ensemble Prompting and Reverse Verification
• Title（参考訳）: AURORA:Ensemble Promptingとリバース検証によるユニバーサルプロセスリワードモデルの自動トレーニングフレームワーク
• Authors: Xiaoyu Tan, Tianchu Yao, Chao Qu, Bin Li, Minghao Yang, Dakuan Lu, Haozhe Wang, Xihe Qiu, Wei Chu, Yinghui Xu, Yuan Qi,
• Abstract要約: 本稿では,アンサンブルのプロンプトと逆検証を用いた統一プロセス報酬モデル(PRM)をトレーニングするための新しいフレームワークであるAURORAを提案する。 まず、さまざまなプロンプト戦略とアンサンブルメソッドを使用して、自動化されたアノテーションとプロセスの評価を行います。 フレームワークのパフォーマンスを評価するために、UniversalBenchを導入することで、既存のProcessBenchベンチマークを超えて拡張します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.463529258956452
• License:
• Abstract: The reasoning capabilities of advanced large language models (LLMs) like o1 have revolutionized artificial intelligence applications. Nevertheless, evaluating and optimizing complex reasoning processes remain significant challenges due to diverse policy distributions and the inherent limitations of human effort and accuracy. In this paper, we present AURORA, a novel automated framework for training universal process reward models (PRMs) using ensemble prompting and reverse verification. The framework employs a two-phase approach: First, it uses diverse prompting strategies and ensemble methods to perform automated annotation and evaluation of processes, ensuring robust assessments for reward learning. Second, it leverages practical reference answers for reverse verification, enhancing the model's ability to validate outputs and improving training accuracy. To assess the framework's performance, we extend beyond the existing ProcessBench benchmark by introducing UniversalBench, which evaluates reward predictions across full trajectories under diverse policy distribtion with long Chain-of-Thought (CoT) outputs. Experimental results demonstrate that AURORA enhances process evaluation accuracy, improves PRMs' accuracy for diverse policy distributions and long-CoT responses. The project will be open-sourced at https://auroraprm.github.io/. The Universal-PRM-7B is available at https://huggingface.co/infly/Universal-PRM-7B.
• Abstract（参考訳）: o1のような先進的な大規模言語モデル(LLM)の推論能力は、人工知能アプリケーションに革命をもたらした。 それでも、複雑な推論プロセスの評価と最適化は、多様な政策分布と、人間の努力と正確性の本質的な限界のために重要な課題である。 本稿では,アンサンブルプロンプトと逆検証を用いた統一プロセス報酬モデル(PRM)をトレーニングするための新しいフレームワークであるAURORAを提案する。 まず、さまざまなプロンプト戦略とアンサンブル手法を使用して、自動アノテーションとプロセスの評価を行い、報酬学習のための堅牢なアセスメントを保証する。 第二に、実際の参照回答を逆検証に利用し、出力を検証するモデルの能力を高め、トレーニングの精度を向上させる。 フレームワークの性能を評価するために、我々は既存のProcessBenchベンチマークを超えてUniversalBenchを導入しました。 実験により, AURORAはプロセス評価の精度を高め, PRMsの多彩なポリシー分布と長時間CoT応答の精度を向上させることが示された。 プロジェクトはhttps://auroraprm.github.io/でオープンソース化される。 Universal-PRM-7Bはhttps://huggingface.co/infly/Universal-PRM-7Bで入手できる。

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