論文の概要: AlphaMaze: Enhancing Large Language Models' Spatial Intelligence via GRPO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14669v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 16:05:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:54.922599
• Title: AlphaMaze: Enhancing Large Language Models' Spatial Intelligence via GRPO
• Title（参考訳）: AlphaMaze: GRPOによる大規模言語モデルの空間的インテリジェンス向上
• Authors: Alan Dao, Dinh Bach Vu,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、言語処理において印象的な能力を示してきたが、視覚的な空間的推論を必要とするタスクにしばしば苦労している。 迷路ナビゲーションのための視覚的推論能力を備えた標準LLMの2段階学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in language processing, yet they often struggle with tasks requiring genuine visual spatial reasoning. In this paper, we introduce a novel two-stage training framework designed to equip standard LLMs with visual reasoning abilities for maze navigation. First, we leverage Supervised Fine Tuning (SFT) on a curated dataset of tokenized maze representations to teach the model to predict step-by-step movement commands. Next, we apply Group Relative Policy Optimization (GRPO)-a technique used in DeepSeekR1-with a carefully crafted reward function to refine the model's sequential decision-making and encourage emergent chain-of-thought behaviors. Experimental results on synthetically generated mazes show that while a baseline model fails to navigate the maze, the SFT-trained model achieves 86% accuracy, and further GRPO fine-tuning boosts accuracy to 93%. Qualitative analyses reveal that GRPO fosters more robust and self-corrective reasoning, highlighting the potential of our approach to bridge the gap between language models and visual spatial tasks. These findings offer promising implications for applications in robotics, autonomous navigation, and other domains that require integrated visual and sequential reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、言語処理において印象的な能力を示してきたが、真の視覚的空間的推論を必要とするタスクにしばしば苦労している。 本稿では,迷路ナビゲーションのための視覚的推論能力を備えた標準LLMの2段階学習フレームワークを提案する。 まず、トークン化された迷路表現のキュレートされたデータセットにスーパービジョンファインチューニング(SFT)を活用して、ステップバイステップ動作コマンドを予測するモデルを教える。 次に、DeepSeekR1で使用されるグループ相対政策最適化(GRPO)を適用し、モデルのシーケンシャルな意思決定を洗練させ、創発的連鎖行動を促進する。 合成迷路実験の結果, ベースラインモデルでは迷路をナビゲートできないが, SFT訓練モデルでは86%の精度が得られ, さらにGRPO微調整により精度は93%向上した。 質的な分析により、GRPOはより堅牢で自己修正的な推論を育み、言語モデルと視覚空間的タスクのギャップを埋めるアプローチの可能性を強調します。 これらの発見は、ロボット工学、自律ナビゲーション、および統合された視覚的およびシーケンシャルな推論を必要とする他の領域での応用に有望な意味を与える。

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