論文の概要: Self-rewarding correction for mathematical reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19613v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 23:01:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:58:41.946672
• Title: Self-rewarding correction for mathematical reasoning
• Title（参考訳）: 数学的推論のための自己回帰補正
• Authors: Wei Xiong, Hanning Zhang, Chenlu Ye, Lichang Chen, Nan Jiang, Tong Zhang,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)の自己回帰的推論について研究する。 LLMは、ステップバイステップの推論を同時に生成し、外部からのフィードバックを伴わない推論時間における出力の正しさを評価する。 本稿では,自己生成データのみを用いて自己回帰推論モデルを構築するための2段階のアルゴリズム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）: 19.480508580498103
• License:
• Abstract: We study self-rewarding reasoning large language models (LLMs), which can simultaneously generate step-by-step reasoning and evaluate the correctness of their outputs during the inference time-without external feedback. This integrated approach allows a single model to independently guide its reasoning process, offering computational advantages for model deployment. We particularly focus on the representative task of self-correction, where models autonomously detect errors in their responses, revise outputs, and decide when to terminate iterative refinement loops. To enable this, we propose a two-staged algorithmic framework for constructing self-rewarding reasoning models using only self-generated data. In the first stage, we employ sequential rejection sampling to synthesize long chain-of-thought trajectories that incorporate both self-rewarding and self-correction mechanisms. Fine-tuning models on these curated data allows them to learn the patterns of self-rewarding and self-correction. In the second stage, we further enhance the models' ability to assess response accuracy and refine outputs through reinforcement learning with rule-based signals. Experiments with Llama-3 and Qwen-2.5 demonstrate that our approach surpasses intrinsic self-correction capabilities and achieves performance comparable to systems that rely on external reward models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,段階的推論を同時に生成し,外部からのフィードバックを伴わない推論時間における出力の正しさを評価する,自己回帰推論大言語モデル (LLM) について検討する。 この統合されたアプローチにより、単一のモデルがその推論プロセスを独立してガイドすることができ、モデルデプロイメントの計算上の利点を提供する。 我々は特に自己補正の代表的なタスクに注目し、モデルが応答中のエラーを自律的に検出し、出力を修正し、繰り返し洗練されたループをいつ終了するかを決定する。 これを実現するために,自己生成データのみを用いて自己回帰推論モデルを構築するための2段階のアルゴリズムフレームワークを提案する。 第1段階では、自己回帰と自己補正の両方を組み込んだ長い連鎖軌道を合成するために、逐次的拒絶サンプリングを用いる。 これらのキュレートされたデータに基づく微調整モデルは、自己回帰と自己補正のパターンを学習することができる。 第2段階では,ルールに基づく信号を用いた強化学習を通じて,応答精度の評価と出力の洗練を行うモデルの能力をさらに強化する。 Llama-3 と Qwen-2.5 を用いた実験では,本手法は本質的な自己補正能力を超え,外部報酬モデルに依存するシステムに匹敵する性能を実現する。

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