論文の概要: Reward Models Identify Consistency, Not Causality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14619v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 14:57:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:30:09.656131
• Title: Reward Models Identify Consistency, Not Causality
• Title（参考訳）: 因果関係ではなく一貫性を識別する逆モデル
• Authors: Yuhui Xu, Hanze Dong, Lei Wang, Caiming Xiong, Junnan Li,
• Abstract要約: 最先端の報酬モデルでは、因果正しさよりも構造的な一貫性が優先される。 問題文の削除は報酬のスコアに最小限の影響を与える。 数値を変更するか、推論フローを乱すかは、RM出力に大きく影響する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.987590763737145
• License:
• Abstract: Reward models (RMs) play a crucial role in aligning large language models (LLMs) with human preferences and enhancing reasoning quality. Traditionally, RMs are trained to rank candidate outputs based on their correctness and coherence. However, in this work, we present several surprising findings that challenge common assumptions about RM behavior. Our analysis reveals that state-of-the-art reward models prioritize structural consistency over causal correctness. Specifically, removing the problem statement has minimal impact on reward scores, whereas altering numerical values or disrupting the reasoning flow significantly affects RM outputs. Furthermore, RMs exhibit a strong dependence on complete reasoning trajectories truncated or incomplete steps lead to significant variations in reward assignments, indicating that RMs primarily rely on learned reasoning patterns rather than explicit problem comprehension. These findings hold across multiple architectures, datasets, and tasks, leading to three key insights: (1) RMs primarily assess coherence rather than true reasoning quality; (2) The role of explicit problem comprehension in reward assignment is overstated; (3) Current RMs may be more effective at ranking responses than verifying logical validity. Our results suggest a fundamental limitation in existing reward modeling approaches, emphasizing the need for a shift toward causality-aware reward models that go beyond consistency-driven evaluation.
• Abstract（参考訳）: リワードモデル(RM)は、大きな言語モデル(LLM)を人間の好みと整合させ、推論品質を高める上で重要な役割を担います。 伝統的に、RMは、その正確さとコヒーレンスに基づいて、候補出力をランク付けするように訓練されている。 しかし,本研究では,RMの挙動に関する一般的な仮定に挑戦するいくつかの驚くべき知見を提示する。 解析の結果,現状の報酬モデルでは因果正当性よりも構造的一貫性が優先されていることが明らかとなった。 具体的には,問題文の削除が報酬スコアに与える影響を最小に抑える一方で,数値を変化させたり,推論フローを乱したりすると,RM出力に大きく影響する。 さらに、RMは完全な推論の軌道に強く依存しており、不完全なステップは報酬の割り当てに大きな変化をもたらし、RMは明示的な問題理解よりも学習された推論パターンに依存していることを示している。 これらの結果は複数のアーキテクチャ、データセット、タスクにまたがって行われ、(1)RMは真の推論品質よりもコヒーレンスを主に評価する、(2)報酬割り当てにおける明示的な問題理解の役割は過大評価される、(3)現在のRMは論理的妥当性の検証よりも応答のランク付けに効果的である、という3つの重要な洞察につながっている。 この結果から,既存の報酬モデルアプローチの基本的な限界が示唆され,一貫性に基づく評価以上の因果関係を考慮した報酬モデルへの移行の必要性が強調された。

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