論文の概要: SoRFT: Issue Resolving with Subtask-oriented Reinforced Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20127v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 14:19:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:59:43.371764
• Title: SoRFT: Issue Resolving with Subtask-oriented Reinforced Fine-Tuning
• Title（参考訳）: SoRFT: サブタスク指向強化ファインチューニングによる問題解決
• Authors: Zexiong Ma, Chao Peng, Pengfei Gao, Xiangxin Meng, Yanzhen Zou, Bing Xie,
• Abstract要約: Subtask-oriented Reinforced Fine-Tuning (SoRFT) は, LLMの問題解決能力を高めるための新しいトレーニング手法である。 SWE-Bench Verified と SWE-Bench Lite を用いたSORFT訓練モデルの評価を行い,オープンソースモデル間でのSOTA(State-of-the-art)性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4023074295549014
• License:
• Abstract: Mainstream issue-resolving frameworks predominantly rely on commercial models, leading to high costs and privacy concerns. Existing training approaches for issue resolving struggle with poor generalization and fail to fully leverage open-source development resources. We propose Subtask-oriented Reinforced Fine-Tuning (SoRFT), a novel training approach to enhance the issue resolving capability of LLMs. We decomposes issue resolving into structured subtasks: file localization, function localization, line localization, and code edit generation. SoRFT consists of two training stages: (1) rejection-sampled supervised fine-tuning, Chain of Thought (CoT) data is filtered using ground-truth before fine-tuning the LLM, and (2) rule-based reinforcement learning, which leverages PPO with ground-truth based rewards. We evaluate the SoRFT-trained model on SWE-Bench Verified and SWE-Bench Lite, achieving state-of-the-art (SOTA) performance among open-source models (e.g., resolve 21.4% issues on SWE-Bench Verified with SoRFT-Qwen-7B). The experimental results demonstrate that SoRFT significantly enhances issue-resolving performance, improves model generalization, and provides a cost-efficient alternative to commercial models.
• Abstract（参考訳）: メインストリームの問題解決フレームワークは、主に商用モデルに依存しており、高いコストとプライバシー上の懸念につながっている。 既存のトレーニングアプローチは、問題解決の難しさと、オープンソース開発リソースの活用に失敗している。 本稿では,LLMの問題解決能力を高めるための新しいトレーニング手法であるSubtask-oriented Reinforced Fine-Tuning (SoRFT)を提案する。 ファイルのローカライゼーション、関数のローカライゼーション、行のローカライゼーション、コード編集生成などである。 SoRFT は,(1) 拒否サンプリングによる微調整, 思考の連鎖(CoT) データは, LLM の微調整の前に地中構造を用いてフィルタリングされる, (2) PPO と地中構造に基づく報酬を活用できるルールベース強化学習の2つの訓練段階から構成される。 SWE-Bench Verified と SWE-Bench Lite を用いたSORFT訓練モデルの評価を行い、オープンソースモデル間でのSOTA(State-of-the-art)性能を実現した(例:SWE-Bench Verified with SoRFT-Qwen-7B)。 実験の結果,SoRFTは問題解決性能を著しく向上し,モデル一般化を向上し,商用モデルに代わるコスト効率の高い代替手段を提供することがわかった。

関連論文リスト

• S$^2$R: Teaching LLMs to Self-verify and Self-correct via Reinforcement Learning [51.84977135926156]
  S$2$Rはモデルに推論時の自己検証と自己正当性を教えることによってLLM推論を強化する効率的なフレームワークである。 以上の結果から,Qwen2.5-math-7Bの精度は51.0%から81.6%に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T13:40:22Z)
• Confident or Seek Stronger: Exploring Uncertainty-Based On-device LLM Routing From Benchmarking to Generalization [61.02719787737867]
  大規模言語モデル(LLM)はますますエッジデバイスにデプロイされ、民主化されている。 1つの有望な解決策は不確実性に基づくSLMルーティングであり、SLM上での低信頼応答が発生すると、高い要求を強いLCMにオフロードする。 我々は1500以上の設定でSLMからLLMへの不確実性駆動型ルーティング戦略のベンチマークと一般化を包括的に調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T18:59:11Z)
• Boosting LLM-based Relevance Modeling with Distribution-Aware Robust Learning [14.224921308101624]
  本稿では,関係モデリングのための新しい分布認識ロバスト学習フレームワーク(DaRL)を提案する。 DaRLはAlipayの保険商品検索のためにオンラインで展開されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-17T03:10:47Z)
• Invar-RAG: Invariant LLM-aligned Retrieval for Better Generation [43.630437906898635]
  Invar-RAGと呼ばれる2段階ファインチューニングアーキテクチャを提案する。 検索段階では、LORAに基づく表現学習を統合してLLMベースの検索器を構築する。 生成段階では、抽出した情報に基づいて回答を生成する際のLCM精度を向上させるための精細調整法が用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T14:25:37Z)
• PAFT: A Parallel Training Paradigm for Effective LLM Fine-Tuning [17.73193523921637]
  大規模言語モデル(LLM)は、多様な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な能力を示している。 LLMは通常、制御された微調整(SFT)を行い、その後、下流のアプリケーションで使用できるように調整する。 本稿では,PLMファインチューニングのための新しいPArallelトレーニングパラダイムであるPAFTを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T20:11:37Z)
• Getting More Juice Out of the SFT Data: Reward Learning from Human Demonstration Improves SFT for LLM Alignment [65.15914284008973]
  我々は、報酬モデルと政策モデルを同時に構築するために、逆強化学習(IRL)技術を活用することを提案する。 提案アルゴリズムはIRL問題の定常解に収束することを示す。 その結果,アライメントプロセス全体を通じて報酬学習を活用することは有益であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T07:11:05Z)
• REBEL: Reinforcement Learning via Regressing Relative Rewards [59.68420022466047]
  生成モデルの時代における最小限のRLアルゴリズムであるREBELを提案する。 理論的には、自然ポリシーグラディエントのような基本的なRLアルゴリズムはREBELの変種と見なすことができる。 我々はREBELが言語モデリングと画像生成に一貫したアプローチを提供し、PPOやDPOとより強くあるいは類似した性能を実現することを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T17:20:45Z)
• Take the Bull by the Horns: Hard Sample-Reweighted Continual Training Improves LLM Generalization [165.98557106089777]
  大きな言語モデル(LLM)の能力を高めることが大きな課題だ。 本研究は,従来の事前学習データセットを用いたLCMの光連続訓練に関する実証的戦略から始まった。 次に、この戦略をインスタンス重み付け分散ロバスト最適化の原則化されたフレームワークに定式化します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T04:10:57Z)
• Self-Distillation Bridges Distribution Gap in Language Model Fine-Tuning [29.72531930169291]
  SDFT (Self-Distillation Fine-Tuning) は, モデル自体が生成した蒸留データセットを用いて, 分散ギャップを埋める手法である。 様々なベンチマークにおけるLlama-2-chatモデルの実験結果は、SDFTが破滅的な忘れを効果的に軽減することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T10:06:08Z)
• Continual Contrastive Finetuning Improves Low-Resource Relation Extraction [34.76128090845668]
  関係抽出は低リソースのシナリオやドメインでは特に困難である。 近年の文献は自己教師型学習によって低リソースREに取り組みつつある。 コントラスト学習の一貫した目的を用いたREモデルの事前学習と微調整を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T07:30:22Z)
• Resource Allocation via Model-Free Deep Learning in Free Space Optical Communications [119.81868223344173]
  本稿では,自由空間光学(FSO)通信におけるチャネルフェージング効果の緩和のための資源配分の一般的な問題について検討する。 本フレームワークでは,FSO資源割り当て問題を解決する2つのアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-27T17:38:51Z)

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。