論文の概要: Cognitive Behaviors that Enable Self-Improving Reasoners, or, Four Habits of Highly Effective STaRs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01307v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 08:46:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:20:19.619756
• Title: Cognitive Behaviors that Enable Self-Improving Reasoners, or, Four Habits of Highly Effective STaRs
• Title（参考訳）: 自己改善型共振器, あるいは高能率STaRの4つの習慣を実現する認知行動
• Authors: Kanishk Gandhi, Ayush Chakravarthy, Anikait Singh, Nathan Lile, Noah D. Goodman,
• Abstract要約: 強化学習は、検証可能なタスクにおける言語モデルにおける自己改善を促進することができる。 また,Qwen-2.5-3BがLlama-3.2-3Bを超えることが確認された。 我々の研究は、Qwenが自然にこれらの推論行動を示すのに対して、Llamaはこれらを欠いていることを明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.565225092457897
• License:
• Abstract: Test-time inference has emerged as a powerful paradigm for enabling language models to ``think'' longer and more carefully about complex challenges, much like skilled human experts. While reinforcement learning (RL) can drive self-improvement in language models on verifiable tasks, some models exhibit substantial gains while others quickly plateau. For instance, we find that Qwen-2.5-3B far exceeds Llama-3.2-3B under identical RL training for the game of Countdown. This discrepancy raises a critical question: what intrinsic properties enable effective self-improvement? We introduce a framework to investigate this question by analyzing four key cognitive behaviors -- verification, backtracking, subgoal setting, and backward chaining -- that both expert human problem solvers and successful language models employ. Our study reveals that Qwen naturally exhibits these reasoning behaviors, whereas Llama initially lacks them. In systematic experimentation with controlled behavioral datasets, we find that priming Llama with examples containing these reasoning behaviors enables substantial improvements during RL, matching or exceeding Qwen's performance. Importantly, the presence of reasoning behaviors, rather than correctness of answers, proves to be the critical factor -- models primed with incorrect solutions containing proper reasoning patterns achieve comparable performance to those trained on correct solutions. Finally, leveraging continued pretraining with OpenWebMath data, filtered to amplify reasoning behaviors, enables the Llama model to match Qwen's self-improvement trajectory. Our findings establish a fundamental relationship between initial reasoning behaviors and the capacity for improvement, explaining why some language models effectively utilize additional computation while others plateau.
• Abstract（参考訳）: テストタイム推論は、熟練した人間の専門家のように、複雑な課題に対して、言語モデルがより長く、より慎重に"考え"できるようにするための強力なパラダイムとして現れています。 強化学習(RL)は、検証可能なタスクの言語モデルにおける自己改善を促進するが、いくつかのモデルはかなりの利得を示し、他のモデルは急速に向上する。 例えば、Qwen-2.5-3BがCountdownのゲームで同じRLトレーニングを受けた場合、Llama-3.2-3Bを超えていることが分かる。 この相違は批判的な疑問を提起する: 固有の性質は効果的な自己改善を可能にするのか? 我々は、専門家の問題解決者と成功した言語モデルの両方が採用する4つの主要な認知行動(検証、バックトラック、サブゴール設定、下位連鎖)を分析して、この問題を調査するためのフレームワークを紹介します。 我々の研究は、Qwenが自然にこれらの推論行動を示すのに対して、Llamaはこれらを欠いていることを明らかにしている。 制御された行動データセットを用いた系統的な実験では、これらの推論動作を含む例でLlamaをプリミングすることは、Qwenの性能にマッチするか、あるいは超えることなく、RLにおいて大幅に改善できることがわかった。 重要なことは、答えの正しさよりも推論行動の存在が重要な要因であることを証明している。 最後に、推論の振る舞いを増幅するためにフィルタされたOpenWebMathデータによる継続的な事前トレーニングを活用することで、LlamaモデルはQwenの自己改善軌跡にマッチすることができる。 本研究は,初期推論行動と改善能力の基本的な関係を定め,なぜ言語モデルが付加的な計算を効果的に活用するのかを説明するものである。

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