論文の概要: Steering LLM Reasoning Through Bias-Only Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18706v2
• Date: Mon, 08 Sep 2025 11:57:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.075254
• Title: Steering LLM Reasoning Through Bias-Only Adaptation
• Title（参考訳）: バイアスオンリー適応によるLCMのステアリング
• Authors: Viacheslav Sinii, Alexey Gorbatovski, Artem Cherepanov, Boris Shaposhnikov, Nikita Balagansky, Daniil Gavrilov,
• Abstract要約: 基本重みの全てを凍結しながら、強化学習による1層あたりの1d$次元ステアリングベクトルのトレーニングは、数学的推論タスクにおいて完全にRLで調整された推論モデルの精度と一致することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.246105935814683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We show that training a single $d$-dimensional steering vector per layer with reinforcement learning, while freezing all base weights, matches the accuracy of fully RL-tuned reasoning models on mathematical-reasoning tasks. On an 8 billion-parameter model this adds only $\approx 0.0016\%$ additional parameters and reproduces performance across a range of base models and mathematical-reasoning benchmarks. These results tighten the upper bound on the parameter budget required for high-level chain-of-thought reasoning, indicating that millions of adapter weights are unnecessary. The minimal trainable footprint reduces optimizer memory and inter-GPU communication, lowering the overall cost of fine-tuning. Moreover, a logit-lens analysis shows that the learned vectors amplify coherent token directions, providing clearer insight into the model's internal computations.
• Abstract（参考訳）: 基本重みの全てを凍結しながら、強化学習による1層あたりの1d$次元ステアリングベクトルのトレーニングは、数学的推論タスクにおいて完全にRLで調整された推論モデルの精度と一致することを示す。 80億パラメータモデルでは、$\approx 0.0016\%$追加パラメータのみを追加し、さまざまなベースモデルと数学的推論ベンチマークのパフォーマンスを再現する。 これらの結果は、高いレベルの連鎖推論に必要なパラメータ予算の上限を締め付け、数百万のアダプタウェイトが不要であることを示す。 最小限のトレーニング可能なフットプリントは、オプティマイザメモリとGPU間通信を削減し、微調整の全体的なコストを低減します。 さらに、ロジトレンズ解析により、学習ベクトルはコヒーレントトークンの方向を増幅し、モデルの内部計算に対するより明確な洞察を与える。

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