論文の概要: Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14768v1
- Date: Thu, 20 Feb 2025 17:49:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 14:29:41.901051
- Title: Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning
- Title(参考訳): Logic-RL:ルールベース強化学習によるLLM推論の解放
- Authors: Tian Xie, Zitian Gao, Qingnan Ren, Haoming Luo, Yuqian Hong, Bryan Dai, Joey Zhou, Kai Qiu, Zhirong Wu, Chong Luo,
- Abstract要約: 大規模推論モデルにおけるルールベース強化学習の可能性について検討する。
合成論理パズルは, 制御可能な複雑性と簡単な解答検証により, 学習データとして用いられる。
我々の7Bモデルは、論理コーパスにはない、リフレクション、検証、要約のような高度な推論スキルを発達させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.99454995087634
- License:
- Abstract: Inspired by the success of DeepSeek-R1, we explore the potential of rule-based reinforcement learning (RL) in large reasoning models. To analyze reasoning dynamics, we use synthetic logic puzzles as training data due to their controllable complexity and straightforward answer verification. We make some key technical contributions that lead to effective and stable RL training: a system prompt that emphasizes the thinking and answering process, a stringent format reward function that penalizes outputs for taking shortcuts, and a straightforward training recipe that achieves stable convergence. Our 7B model develops advanced reasoning skills-such as reflection, verification, and summarization-that are absent from the logic corpus. Remarkably, after training on just 5K logic problems, it demonstrates generalization abilities to the challenging math benchmarks AIME and AMC.
- Abstract(参考訳): DeepSeek-R1の成功にインスパイアされた我々は、大規模な推論モデルにおけるルールベース強化学習(RL)の可能性を探る。
推論力学を解析するために、制御可能な複雑性と簡単な解の検証により、合成論理パズルをトレーニングデータとして使用する。
思考と回答のプロセスを強調するシステムプロンプト,ショートカットのアウトプットをペナルティ化する文字列形式報酬関数,安定したコンバージェンスを実現するための簡単なトレーニングレシピなどです。
我々の7Bモデルは、論理コーパスにはない、リフレクション、検証、要約のような高度な推論スキルを発達させる。
注目すべきは、たった5K論理問題をトレーニングした後、AIMEとAMCの挑戦的なベンチマークに一般化能力を示すことである。
関連論文リスト
- Exploring the Limit of Outcome Reward for Learning Mathematical Reasoning [65.2421542320293]
推論能力は汎用知能の重要な構成要素である。
OpenAIのoシリーズモデルなどのプロプライエタリ企業による最近の進歩は、推論タスクに顕著な進歩をもたらした。
本稿では、数学的推論タスクのための textbfOutcome textbfREwtextbfArd ベースの強化 textbfLearning により達成できる性能限界を追求する新しい RL フレームワーク OREAL を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-10T18:57:29Z) - On the Emergence of Thinking in LLMs I: Searching for the Right Intuition [34.32871896067864]
自己学習による強化学習(RLSP)というポストトレーニングフレームワークを提案する。
RLSPは、推論プロセスの人間または合成的なデモンストレーションによる微調整、多種多様な効率的な推論行動を促進するための探索報酬信号の使用、報酬ハッキングを予防しながら正当性を確保するための結果検証器によるRLトレーニングの3段階を含む。
数学領域における実証的研究は、RLSPが推論を改善することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-10T18:52:04Z) - Demystifying Long Chain-of-Thought Reasoning in LLMs [46.352406501403465]
ロングチェーン・オブ・シント(CoT)は、バックトラックやエラー修正のような戦略を可能にする。
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、これらの能力を開発する上で重要な方法である。
モデルが長いCoT軌道を生成できる重要な要素を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-05T17:13:32Z) - RL-STaR: Theoretical Analysis of Reinforcement Learning Frameworks for Self-Taught Reasoner [2.779063752888881]
自己学習推論(STaR)フレームワークは、強化学習を使用して推論ステップを自動的に生成する。
STaRとその変種は経験的成功を示しているが、これらの改善を説明する理論的基盤は欠如している。
この研究は、CoT推論とSTaRにおける強化学習の有効性を理解するための理論的枠組みを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-31T13:17:53Z) - Make LLMs better zero-shot reasoners: Structure-orientated autonomous reasoning [52.83539473110143]
本稿では,Large Language Models (LLM) の質問をよりよく理解するための構造指向分析手法を提案する。
複雑な質問応答タスクの信頼性をさらに向上するために,多エージェント推論システム,構造指向自律推論エージェント(SARA)を提案する。
大規模な実験により,提案システムの有効性が検証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-18T05:30:33Z) - Reversal of Thought: Enhancing Large Language Models with Preference-Guided Reverse Reasoning Warm-up [9.42385235462794]
大規模言語モデル(LLM)は、推論タスクにおいて顕著な性能を示すが、数学的および複雑な論理的推論において制限に直面している。
バッチ推論前のウォームアップフェーズにおいて,LLMの論理的推論能力を高めるために,Reversal of Thought (RoT)を提案する。
RoT は Preference-Guided Reverse Reasoning warm-up 戦略を利用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-16T07:44:28Z) - LogicAsker: Evaluating and Improving the Logical Reasoning Ability of Large Language Models [63.14196038655506]
大規模言語モデル(LLM)の論理的推論能力を評価・拡張するための新しいアプローチであるLogicAskerを紹介する。
提案手法は, LLMが論理規則を学習する際の大きなギャップを明らかにし, 異なるモデル間で29%から90%の推論失敗を識別する。
GPT-4oのようなモデルにおける論理的推論を最大5%向上させることで、これらの知見を活用して、ターゲットとなる実演例と微調整データを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-01T13:53:53Z) - LaRS: Latent Reasoning Skills for Chain-of-Thought Reasoning [61.7853049843921]
Chain-of-Thoughting(CoT)プロンプトは、大規模言語モデル(LLM)のための一般的なコンテキスト内学習手法である。
本稿では、教師なし学習を用いて有理数の潜在空間表現を生成するLaRS(Lalatnt Reasoning Skills)という新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T20:36:10Z) - Towards LogiGLUE: A Brief Survey and A Benchmark for Analyzing Logical Reasoning Capabilities of Language Models [56.34029644009297]
大規模言語モデル(LLM)は、形式的知識表現(KR)システムの様々な制限を克服する能力を示した。
LLMは誘導的推論において最も優れているが、誘導的推論では最も効果が低い。
モデルの性能を評価するため,シングルタスクトレーニング,マルチタスクトレーニング,および「チェーンオブ思考」知識蒸留細調整技術について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T01:00:50Z) - LogiGAN: Learning Logical Reasoning via Adversarial Pre-training [58.11043285534766]
本稿では,言語モデルの論理的推論能力を向上させるために,教師なしの対人事前学習フレームワークLogiGANを提案する。
人間の学習におけるリフレクティブ思考の促進効果に着想を得て,逆生成検証アーキテクチャを用いて学習思考過程をシミュレートする。
LogiGANで事前トレーニングされたベースモデルと大規模言語モデルの両方で、12のデータセットで明らかなパフォーマンス改善が示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-18T08:46:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。