論文の概要: Process Reward Modeling with Entropy-Driven Uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22233v1
- Date: Fri, 28 Mar 2025 08:33:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-31 19:09:59.622615
- Title: Process Reward Modeling with Entropy-Driven Uncertainty
- Title（参考訳）: エントロピー駆動不確実性を用いたプロセスリワードモデリング
- Authors: Lang Cao, Renhong Chen, Yingtian Zou, Chao Peng, Wu Ning, Huacong Xu, Qian Chen, Yuxian Wang, Peishuo Su, Mofan Peng, Zijie Chen, Yitong Li,
- Abstract要約: Entropy-Driven Unified Process Reward Model (EDU-PRM)は、プロセス監視における最先端のパフォーマンスを近似する新しいフレームワークである。
EDU-PRMは、ロジット分布エントロピーを用いて、高不確かさ領域をピンポイントするエントロピー誘導動的パーティショニングステップ機構を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.941817460732524
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents the Entropy-Driven Unified Process Reward Model (EDU-PRM), a novel framework that approximates state-of-the-art performance in process supervision while drastically reducing training costs. EDU-PRM introduces an entropy-guided dynamic step partitioning mechanism, using logit distribution entropy to pinpoint high-uncertainty regions during token generation dynamically. This self-assessment capability enables precise step-level feedback without manual fine-grained annotation, addressing a critical challenge in process supervision. Experiments on the Qwen2.5-72B model with only 7,500 EDU-PRM-generated training queries demonstrate accuracy closely approximating the full Qwen2.5-72B-PRM (71.1% vs. 71.6%), achieving a 98% reduction in query cost compared to prior methods. This work establishes EDU-PRM as an efficient approach for scalable process reward model training.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,プロセス管理における最先端性能を近似し,トレーニングコストを大幅に削減する,エントロピー駆動統一プロセス・リワード・モデル(EDU-PRM)を提案する。
EDU-PRMは,トークン生成中に高不確かさ領域を動的に特定するために,ロジット分布エントロピーを用いたエントロピー誘導動的ステップ分割機構を導入する。
この自己評価機能は、手作業による詳細なアノテーションを使わずに、正確にステップレベルのフィードバックを可能にする。
7,500EDU-PRM生成のトレーニングクエリのみを使用したQwen2.5-72Bモデルの実験では、完全なQwen2.5-72B-PRM(71.1%対71.6%)の正確な近似が示され、クエリコストの98%削減を実現した。
この研究は、スケーラブルなプロセス報酬モデルトレーニングのための効率的なアプローチとしてEDU-PRMを確立する。
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