論文の概要: Reward Inside the Model: A Lightweight Hidden-State Reward Model for LLM's Best-of-N sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12225v1
• Date: Sun, 18 May 2025 04:00:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.104221
• Title: Reward Inside the Model: A Lightweight Hidden-State Reward Model for LLM's Best-of-N sampling
• Title（参考訳）: モデル内部のリワード:LLMのベスト・オブ・Nサンプリングのための軽量隠れ状態リワードモデル
• Authors: Jizhou Guo, Zhaomin Wu, Philip S. Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の推論能力を解き放つためには,高品質な報酬モデルが不可欠である 現在の報酬モデルは、通常 LLM のテキスト出力で動作するが、計算コストが高く、パラメータが重いため、現実の応用は制限されている。 我々は,LLM隠れ状態に埋め込まれたリッチな情報を活用してこれらの問題に対処する,効率的な線形隠れ状態後退(ELHSR)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.903391175441755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-quality reward models are crucial for unlocking the reasoning potential of large language models (LLMs), with best-of-N voting demonstrating significant performance gains. However, current reward models, which typically operate on the textual output of LLMs, are computationally expensive and parameter-heavy, limiting their real-world applications. We introduce the Efficient Linear Hidden State Reward (ELHSR) model - a novel, highly parameter-efficient approach that leverages the rich information embedded in LLM hidden states to address these issues. ELHSR systematically outperform baselines with less than 0.005% of the parameters of baselines, requiring only a few samples for training. ELHSR also achieves orders-of-magnitude efficiency improvement with significantly less time and fewer FLOPs per sample than baseline reward models. Moreover, ELHSR exhibits robust performance even when trained only on logits, extending its applicability to some closed-source LLMs. In addition, ELHSR can also be combined with traditional reward models to achieve additional performance gains.
• Abstract（参考訳）: 高品質の報酬モデルは、大きな言語モデル(LLM)の推論可能性を解き放つために不可欠である。 しかしながら、LLMのテキスト出力で運用される現在の報酬モデルは、計算コストが高く、パラメータが重いため、現実のアプリケーションには制限がある。 我々は,LLM隠れ状態に埋め込まれたリッチな情報を活用してこれらの問題に対処する,効率的な線形隠れ状態後退(ELHSR)モデルを提案する。 ELHSRは、ベースラインのパラメータの0.005%以下で、体系的にベースラインを上回り、トレーニングには少数のサンプルしか必要としなかった。 ELHSRはまた、基準値の報酬モデルよりも、時間とサンプル当たりのFLOPを著しく少なく、マグニチュード効率の向上も達成している。 さらに、ELHSRはロジットのみをトレーニングしても堅牢な性能を示し、その適用性をいくつかのクローズドソース LLM に拡張している。 さらに、ELHSRは従来の報酬モデルと組み合わせて、さらなるパフォーマンス向上を達成することもできる。

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