論文の概要: Reward Model Generalization for Compute-Aware Test-Time Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18065v1
• Date: Fri, 23 May 2025 16:12:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.218464
• Title: Reward Model Generalization for Compute-Aware Test-Time Reasoning
• Title（参考訳）: コンピュータ対応テスト時間推論のための逆モデル一般化
• Authors: Zeen Song, Wenwen Qiang, Siyu Zhao, Changwen Zheng, Gang Hua,
• Abstract要約: 外部テスト時推論は、生成と選択を分離することで、大きな言語モデル(LLM)を強化する。 この設定における中心的な課題は、テスト時間計算の最適性(TCO)、すなわち、固定された推論予算の下で答えの正確さを最大化する方法である。 PRMの一般化誤差が計算効率と推論性能に与える影響を解析する。 そこで本研究では,探索動作を動的に制御するアクター・クリティカルなフレームワークであるCompute-Aware Tree Search (CATS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.05692631562457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: External test-time reasoning enhances large language models (LLMs) by decoupling generation and selection. At inference time, the model generates multiple reasoning paths, and an auxiliary process reward model (PRM) is used to score and select the best one. A central challenge in this setting is test-time compute optimality (TCO), i.e., how to maximize answer accuracy under a fixed inference budget. In this work, we establish a theoretical framework to analyze how the generalization error of the PRM affects compute efficiency and reasoning performance. Leveraging PAC-Bayes theory, we derive generalization bounds and show that a lower generalization error of PRM leads to fewer samples required to find correct answers. Motivated by this analysis, we propose Compute-Aware Tree Search (CATS), an actor-critic framework that dynamically controls search behavior. The actor outputs sampling hyperparameters based on reward distributions and sparsity statistics, while the critic estimates their utility to guide budget allocation. Experiments on the MATH and AIME benchmarks with various LLMs and PRMs demonstrate that CATS consistently outperforms other external TTS methods, validating our theoretical predictions.
• Abstract（参考訳）: 外部テスト時推論は、生成と選択を分離することで、大きな言語モデル(LLM)を強化する。 推論時に、モデルは複数の推論経路を生成し、補助的プロセス報酬モデル(PRM)を使用して、ベストをスコアし、選択する。 この設定における中心的な課題は、テスト時間計算の最適性(TCO)、すなわち、固定された推論予算の下で答えの正確さを最大化する方法である。 本研究では, PRMの一般化誤差が計算効率および推論性能に与える影響を解析するための理論的枠組みを確立する。 PAC-Bayes理論を応用し、一般化境界を導出し、PRMのより低い一般化誤差が正しい解を見つけるのに必要なサンプルを少なくすることを示す。 そこで本研究では,探索動作を動的に制御するアクター・クリティカルなフレームワークであるCompute-Aware Tree Search (CATS)を提案する。 アクターは報酬分布と疎度統計に基づいてサンプリングハイパーパラメータを出力し、批評家は予算配分を誘導するユーティリティを推定する。 MATH と AIME ベンチマークにおける様々な LLM と PRM を用いた実験により,CATS が外部 TTS 法より一貫して優れており,理論的予測が妥当であることが示された。

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