論文の概要: KTAE: A Model-Free Algorithm to Key-Tokens Advantage Estimation in Mathematical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16826v1
• Date: Thu, 22 May 2025 16:00:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.425485
• Title: KTAE: A Model-Free Algorithm to Key-Tokens Advantage Estimation in Mathematical Reasoning
• Title（参考訳）: KTAE:数理推論におけるキートークンのアドバンテージ推定のためのモデルフリーアルゴリズム
• Authors: Wei Sun, Wen Yang, Pu Jian, Qianlong Du, Fuwei Cui, Shuo Ren, Jiajun Zhang,
• Abstract要約: Key-token Advantage Estimation (KTAE)は、新たなモデルを導入することなく、きめ細かいトークンレベルの利点を推定する新しいアルゴリズムである。 GRPO+KTAEとDAPO+KTAEで訓練されたモデルは、5つの数学的推論ベンチマークにおいてベースライン法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.25257653416883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances have demonstrated that integrating reinforcement learning with rule-based rewards can significantly enhance the reasoning capabilities of large language models, even without supervised fine-tuning. However, prevalent reinforcement learning algorithms such as GRPO and its variants like DAPO, suffer from a coarse granularity issue when computing the advantage. Specifically, they compute rollout-level advantages that assign identical values to every token within a sequence, failing to capture token-specific contributions and hindering effective learning. To address this limitation, we propose Key-token Advantage Estimation (KTAE) - a novel algorithm that estimates fine-grained, token-level advantages without introducing additional models. KTAE leverages the correctness of sampled rollouts and applies statistical analysis to quantify the importance of individual tokens within a sequence to the final outcome. This quantified token-level importance is then combined with the rollout-level advantage to obtain a more fine-grained token-level advantage estimation. Empirical results show that models trained with GRPO+KTAE and DAPO+KTAE outperform baseline methods across five mathematical reasoning benchmarks. Notably, they achieve higher accuracy with shorter responses and even surpass R1-Distill-Qwen-1.5B using the same base model.
• Abstract（参考訳）: 近年の進歩は、強化学習と規則に基づく報酬を統合することで、教師付き微調整がなくても、大規模言語モデルの推論能力を大幅に向上できることを実証している。 しかし、GRPOやDAPOのような一般的な強化学習アルゴリズムは、利点を計算する際に粗い粒度の問題に悩まされる。 具体的には、シーケンス内のすべてのトークンに同じ値を割り当て、トークン固有のコントリビューションをキャプチャできず、効果的な学習を妨げるロールアウトレベルのアドバンテージを計算します。 この制限に対処するため、我々はKTAE(Key-token Advantage Estimation)を提案する。 KTAEはサンプリングされたロールアウトの正確性を活用し、統計的分析を適用して、シーケンス内の個々のトークンの重要性を最終的な結果に定量化する。 この量化トークンレベルの重要度とロールアウトレベルの優位性を組み合わせることで、よりきめ細かいトークンレベルの優位性推定が得られる。 実験結果から,GRPO+KTAEとDAPO+KTAEで学習したモデルは,5つの数学的推論ベンチマークにおいて,ベースライン法よりも優れていた。 特に、R1-Distill-Qwen-1.5Bよりも短い応答で高い精度を達成し、同じベースモデルでR1-Distill-Qwen-1.5Bを上回ります。

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