論文の概要: Nemotron-Research-Tool-N1: Exploring Tool-Using Language Models with Reinforced Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00024v2
• Date: Mon, 12 May 2025 03:01:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 14:13:13.012552
• Title: Nemotron-Research-Tool-N1: Exploring Tool-Using Language Models with Reinforced Reasoning
• Title（参考訳）: Nemotron-Research-Tool-N1:強化推論を用いた言語モデルの探索
• Authors: Shaokun Zhang, Yi Dong, Jieyu Zhang, Jan Kautz, Bryan Catanzaro, Andrew Tao, Qingyun Wu, Zhiding Yu, Guilin Liu,
• Abstract要約: ルールベースの強化学習は、大きな言語モデルにおけるツールコールを強化するために使用することができる。 ツールN1-7B/14Bはいくつかの主要なベンチマークでGPT-4oを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.30252692375886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Enabling large language models with external tools has become a pivotal strategy for extending their functionality beyond text space. To enhance LLMs' tool-calling abilities, previous approaches primarily rely on supervised fine-tuning (SFT) with trajectories distilled from stronger models, often resulting in imitative reasoning that limits generalization. In this work, we explore rule-based reinforcement learning to enhance tool-calling in LLMs, resulting in Nemotron-Research-Tool-N1, a series of tool-calling reasoning models. Rather than enforcing supervision over intermediate distilled reasoning traces, Tool-N1 is trained with a binary RL reward that assesses only the format validity and functional correctness of tool invocations. This lightweight supervision allows the model to develop reasoning strategies independently, without relying on annotated trajectories. Experiments on several major benchmarks show that Tool-N1-7B/14B clearly outperform GPT-4o. We conduct a systematic study on the design of rule-based reinforcement learning strategies for training tool-calling models. Using 5,518 distilled reasoning trajectories, we compare SFT, RL, and the SFT-then-RL pipeline, finding that the widely adopted SFT-then-RL paradigm does not necessarily outperform pure RL.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルを外部ツールで実装することは、テキスト空間を超えて機能を拡張する上で重要な戦略となっている。 LLMのツールコール能力を高めるために、従来のアプローチは主により強力なモデルから蒸留された軌跡を持つ教師付き微調整(SFT)に依存しており、しばしば一般化を制限する模倣的推論をもたらす。 本研究では,LLMにおけるツールコールの強化を目的としたルールベース強化学習について検討し,一連のツールコール推論モデルであるNemotron-Research-Tool-N1を提案する。 中間蒸留された推論トレースに対する監督を強制するのではなく、ツール-N1は、ツール呼び出しのフォーマットの妥当性と機能的正確性のみを評価するバイナリRL報酬で訓練される。 この軽量な監視により、注釈付き軌道に頼ることなく、モデルは推論戦略を独立して開発することができる。 いくつかの主要なベンチマークの実験では、Tool-N1-7B/14BはGPT-4oより明らかに優れていた。 本研究では,ツールコールモデル学習のためのルールベース強化学習戦略の設計に関する体系的研究を行う。 蒸留された5,518個の推論軌道を用いてSFT,RL,SFT-then-RLパイプラインを比較し,広く採用されているSFT-then-RLパラダイムが必ずしも純粋なRLより優れているとは限らないことを発見した。

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