論文の概要: TTRL: Test-Time Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16084v1
• Date: Tue, 22 Apr 2025 17:59:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 16:54:55.683213
• Title: TTRL: Test-Time Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: TTRL: テスト時間強化学習
• Authors: Yuxin Zuo, Kaiyan Zhang, Shang Qu, Li Sheng, Xuekai Zhu, Biqing Qi, Youbang Sun, Ganqu Cui, Ning Ding, Bowen Zhou,
• Abstract要約: TTRL(Test-Time Reinforcement Learning)は、ラベルのないデータに基づいて大規模言語モデル(LLM)を訓練する新しい手法である。 実験の結果,TTRLは様々なタスクやモデルに対して一貫して性能を向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.481883725352375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates Reinforcement Learning (RL) on data without explicit labels for reasoning tasks in Large Language Models (LLMs). The core challenge of the problem is reward estimation during inference while not having access to ground-truth information. While this setting appears elusive, we find that common practices in Test-Time Scaling (TTS), such as majority voting, yield surprisingly effective rewards suitable for driving RL training. In this work, we introduce Test-Time Reinforcement Learning (TTRL), a novel method for training LLMs using RL on unlabeled data. TTRL enables self-evolution of LLMs by utilizing the priors in the pre-trained models. Our experiments demonstrate that TTRL consistently improves performance across a variety of tasks and models. Notably, TTRL boosts the pass@1 performance of Qwen-2.5-Math-7B by approximately 159% on the AIME 2024 with only unlabeled test data. Furthermore, although TTRL is only supervised by the Maj@N metric, TTRL has demonstrated performance to consistently surpass the upper limit of the initial model, and approach the performance of models trained directly on test data with ground-truth labels. Our experimental findings validate the general effectiveness of TTRL across various tasks, and highlight TTRL's potential for broader tasks and domains. GitHub: https://github.com/PRIME-RL/TTRL
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) における推論タスクの明示的なラベルのないデータに対する強化学習(RL)について検討する。 この問題の核心となる課題は、地道情報にアクセスできないまま、推論中に報酬を見積もることである。 テストタイムスケーリング(TTS)の一般的な実践,例えば多数決では,RLトレーニングの実施に適した驚くほど効果的な報酬が得られます。 本研究では,実験時間強化学習(TTRL, Test-Time Reinforcement Learning)を提案する。 TTRLは、事前訓練されたモデルの事前情報を活用することで、LLMの自己進化を可能にする。 実験の結果,TTRLは様々なタスクやモデルに対して一貫して性能を向上することがわかった。 特にTTRLは、未ラベルのテストデータだけで、Qwen-2.5-Math-7Bのパス@1パフォーマンスをAIME 2024で約159%向上させる。 さらに、TTRLはMag@Nメートル法でのみ管理されているが、TTRLは初期モデルの上限を一貫して超越する性能を示し、地上構造ラベルを用いた試験データに基づいて直接訓練されたモデルの性能にアプローチしている。 実験により,TTRLは様々なタスクにまたがって有効であることが確認され,より広範なタスクやドメインに対するTTRLの可能性を強調した。 GitHub: https://github.com/PRIME-RL/TTRL

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