論文の概要: GTR: Guided Thought Reinforcement Prevents Thought Collapse in RL-based VLM Agent Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08525v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 15:17:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:45:35.403568
• Title: GTR: Guided Thought Reinforcement Prevents Thought Collapse in RL-based VLM Agent Training
• Title（参考訳）: GTR:RLをベースとしたVLMエージェントトレーニングにおける思考の崩壊防止策
• Authors: Tong Wei, Yijun Yang, Junliang Xing, Yuanchun Shi, Zongqing Lu, Deheng Ye,
• Abstract要約: 検証結果報酬(RLVR)を用いた強化学習は、大規模言語モデル(LLM)におけるチェーン・オブ・ソート(CoT)推論を効果的にスケールアップした。 本研究は、24点やALFWorldの具体化タスクなど、複雑なカードゲームに関する広範な実験を通じてこの問題を調査する。 報酬が行動結果にのみ基づく場合、RLはVLMにおけるCoT推論の動機付けに失敗し、代わりに思考崩壊と呼ばれる現象が生じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.536191233049614
• License:
• Abstract: Reinforcement learning with verifiable outcome rewards (RLVR) has effectively scaled up chain-of-thought (CoT) reasoning in large language models (LLMs). Yet, its efficacy in training vision-language model (VLM) agents for goal-directed action reasoning in visual environments is less established. This work investigates this problem through extensive experiments on complex card games, such as 24 points, and embodied tasks from ALFWorld. We find that when rewards are based solely on action outcomes, RL fails to incentivize CoT reasoning in VLMs, instead leading to a phenomenon we termed thought collapse, characterized by a rapid loss of diversity in the agent's thoughts, state-irrelevant and incomplete reasoning, and subsequent invalid actions, resulting in negative rewards. To counteract thought collapse, we highlight the necessity of process guidance and propose an automated corrector that evaluates and refines the agent's reasoning at each RL step. This simple and scalable GTR (Guided Thought Reinforcement) framework trains reasoning and action simultaneously without the need for dense, per-step human labeling. Our experiments demonstrate that GTR significantly enhances the performance and generalization of the LLaVA-7b model across various visual environments, achieving 3-5 times higher task success rates compared to SoTA models with notably smaller model sizes.
• Abstract（参考訳）: 検証結果報酬(RLVR)を用いた強化学習は,大規模言語モデル(LLM)におけるチェーン・オブ・ソート(CoT)推論を効果的にスケールアップした。 しかし、視覚環境における目標指向行動推論のための視覚言語モデル(VLM)エージェントの訓練効果は低い。 本研究は、24点やALFWorldの具体化タスクなど、複雑なカードゲームに関する広範な実験を通じてこの問題を調査する。 報酬が行動結果のみに基づく場合、RLはVLMにおけるCoT推論の動機付けに失敗し、エージェントの思考の多様性の急激な低下、状態不適切で不完全な推論、そしてその後の無効な行動によって負の報酬が生じるという、私たちが思考崩壊と呼ぶ現象に繋がる。 思考崩壊に対処するため、プロセスガイダンスの必要性を強調し、各RLステップにおけるエージェントの推論を評価し、改善する自動修正器を提案する。 このシンプルでスケーラブルなGTR(Guided Thought Reinforcement)フレームワークは、密集したステップごとのラベル付けを必要とせず、推論と動作を同時に行う。 実験の結果、GTRは様々な視覚環境におけるLLaVA-7bモデルの性能と一般化を著しく向上させ、特にモデルサイズが小さいSoTAモデルに比べて3～5倍のタスク成功率を達成した。

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