論文の概要: Reinforcement Learning is all You Need

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09512v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 16:22:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:40:18.543356
• Title: Reinforcement Learning is all You Need
• Title（参考訳）: 強化学習が必要なのは
• Authors: Yongsheng Lian,
• Abstract要約: 純粋な強化学習によるカウントダウンゲームを用いて3B言語モデルを訓練する。 我々のモデルは5つのベンチマークのうち4つのベースラインを上回り、トレーニングデータ以外の一般化の改善を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Inspired by the success of DeepSeek R1 in reasoning via reinforcement learning without human feedback, we train a 3B language model using the Countdown Game with pure reinforcement learning. Our model outperforms baselines on four of five benchmarks, demonstrating improved generalization beyond its training data. Notably, response length does not correlate with reasoning quality, and while "aha moments" emerge, they do not always yield correct answers. These findings highlight the potential of RL-only training for reasoning enhancement and suggest future work on refining reward structures to bridge emergent insights with accuracy.
• Abstract（参考訳）: DeepSeek R1の成功にインスパイアされ、人間からのフィードバックを伴わない強化学習により、純粋な強化学習によるカウントダウンゲームを用いて3B言語モデルを訓練する。 我々のモデルは5つのベンチマークのうち4つのベースラインを上回り、トレーニングデータ以外の一般化の改善を実証している。 特に、応答長は推論品質と相関せず、"aha moments"が現れる一方で、常に正しい答えが得られるとは限らない。 これらの知見は、推論強化のためのRLのみのトレーニングの可能性を強調し、創発的洞察を高精度に橋渡しするための報酬構造の改善に向けた今後の研究を提案する。

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