論文の概要: Towards Hierarchical Multi-Step Reward Models for Enhanced Reasoning in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13551v3
• Date: Tue, 06 May 2025 11:38:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 16:47:35.718522
• Title: Towards Hierarchical Multi-Step Reward Models for Enhanced Reasoning in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける強化推論のための階層的マルチステップ・リワードモデルに向けて
• Authors: Teng Wang, Zhangyi Jiang, Zhenqi He, Shenyang Tong, Wenhan Yang, Yanan Zheng, Zeyu Li, Zifan He, Hailei Gong,
• Abstract要約: 階層的リワードモデルと呼ばれる新しい報酬モデル手法を提案する。 個々の推論ステップと連続推論ステップを、きめ細かいレベルと粗いレベルの両方で評価する。 これは多段階推論コヒーレンスの評価に優れており、特に欠陥のあるステップが後に自己回帰によって修正される場合である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.547353090281284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies show that Large Language Models (LLMs) achieve strong reasoning capabilities through supervised fine-tuning or reinforcement learning. However, a key approach, the Process Reward Model (PRM), suffers from reward hacking, making it unreliable in identifying the best intermediate step. In addition, the cost of annotating reasoning processes for reward modeling is high, making large-scale collection of high-quality data challenging. To address this, we propose a novel reward model approach called the Hierarchical Reward Model (HRM), which evaluates both individual and consecutive reasoning steps at both fine-grained and coarse-grained levels. HRM excels at assessing multi-step reasoning coherence, especially when flawed steps are later corrected through self-reflection. To further reduce the cost of generating training data, we introduce a lightweight and effective data augmentation strategy called Hierarchical Node Compression (HNC), which merges two consecutive reasoning steps into one within the tree structure. By applying HNC to MCTS-generated reasoning trajectories, we enhance the diversity and robustness of HRM training data while introducing controlled noise with minimal computational overhead. Empirical results on the PRM800K dataset show that HRM, together with HNC, provides more stable and reliable evaluations than PRM. Furthermore, cross-domain evaluations on the MATH500 and GSM8K datasets demonstrate HRM's strong generalization and robustness across a variety of reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では,Large Language Models (LLMs) が,教師付き微調整や強化学習によって強力な推論能力を発揮することが示されている。 しかし、重要なアプローチであるProcess Reward Model(PRM)は、報酬のハッキングに悩まされており、最良の中間ステップを特定することは不可能である。 さらに、報酬モデリングのための注釈付けプロセスのコストが高く、高品質なデータの大規模な収集が困難になる。 これを解決するために,階層的リワードモデル (HRM) と呼ばれる新たな報酬モデル手法を提案する。 HRMは、特に欠陥のあるステップが後に自己回帰によって修正された場合、多段階推論コヒーレンスを評価するのに優れている。 トレーニングデータの生成コストをさらに削減するため,階層型ノード圧縮(HNC)と呼ばれる軽量で効果的なデータ拡張戦略を導入し,2つの推論ステップを木構造内の1つにマージする。 MCTS による推論軌道に HNC を適用することにより,HRM トレーニングデータの多様性とロバスト性を高めるとともに,最小計算オーバーヘッドの制御ノイズを導入する。 PRM800Kデータセットの実証結果によると、HRMはHNCとともに、PRMよりも安定的で信頼性の高い評価を提供する。 さらに、MATH500とGSM8Kデータセットのクロスドメイン評価は、様々な推論タスクにおけるHRMの強い一般化と堅牢性を示している。

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