論文の概要: Process-based Self-Rewarding Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03746v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 18:58:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:53:35.404304
• Title: Process-based Self-Rewarding Language Models
• Title（参考訳）: プロセスベース自己回帰言語モデル
• Authors: Shimao Zhang, Xiao Liu, Xin Zhang, Junxiao Liu, Zheheng Luo, Shujian Huang, Yeyun Gong,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、様々な下流タスクで優れたパフォーマンスを示し、複数のシナリオで広く適用されてきた。 人間の嗜好データは、人間のパフォーマンスの上限に制約されるLCMの性能をさらに向上させるために訓練に使用される。 本稿では,LLM-as-a-Judgeとステップワイズ優先最適化を導入した,言語モデルのためのプロセスベースの自己回帰パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.119444722849025
• License:
• Abstract: Large Language Models have demonstrated outstanding performance across various downstream tasks and have been widely applied in multiple scenarios. Human-annotated preference data is used for training to further improve LLMs' performance, which is constrained by the upper limit of human performance. Therefore, Self-Rewarding method has been proposed, where LLMs generate training data by rewarding their own outputs. However, the existing self-rewarding paradigm is not effective in mathematical reasoning scenarios and may even lead to a decline in performance. In this work, we propose the Process-based Self-Rewarding pipeline for language models, which introduces long-thought reasoning, step-wise LLM-as-a-Judge, and step-wise preference optimization within the self-rewarding paradigm. Our new paradigm successfully enhances the performance of LLMs on multiple mathematical reasoning benchmarks through iterative Process-based Self-Rewarding, demonstrating the immense potential of self-rewarding to achieve LLM reasoning that may surpass human capabilities.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、様々な下流タスクで優れたパフォーマンスを示し、複数のシナリオで広く適用されてきた。 人間の嗜好データは、人間のパフォーマンスの上限に制約されるLCMの性能をさらに向上させるために訓練に使用される。 そのため、自己回帰法が提案され、LSMは自身の出力を報奨してトレーニングデータを生成する。 しかし、既存の自己回帰パラダイムは数学的推論のシナリオでは有効ではなく、性能の低下につながるかもしれない。 本稿では,言語モデルに対するプロセスベースの自己回帰パイプラインを提案する。このパイプラインでは,長期的推論,ステップワイズLSM-as-a-Judge,ステップワイズ優先最適化を自己回帰パラダイム内で導入する。 我々の新しいパラダイムは、反復的プロセスベースの自己回帰を通じて、複数の数学的推論ベンチマーク上でのLCMの性能を向上させることに成功し、人間の能力を超えたLSM推論を実現するための自己回帰の可能性を示した。

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