論文の概要: SuperRL: Reinforcement Learning with Supervision to Boost Language Model Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01096v2
• Date: Fri, 08 Aug 2025 08:03:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 18:31:47.123642
• Title: SuperRL: Reinforcement Learning with Supervision to Boost Language Model Reasoning
• Title（参考訳）: SuperRL: 言語モデル推論の強化を目的とした強化学習
• Authors: Yihao Liu, Shuocheng Li, Lang Cao, Yuhang Xie, Mengyu Zhou, Haoyu Dong, Xiaojun Ma, Shi Han, Dongmei Zhang,
• Abstract要約: まばらな報酬のある環境では、強化学習は軌道のサンプリングに苦労する。 我々は、RLとSFTを代替する統合トレーニングフレームワークであるSuperRLを紹介する。 実験により、スーパーRLは、サンプル効率の向上、一般化の強化、スパース報酬下での堅牢性の向上により、バニラRLを超えることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.54530036364341
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models are increasingly used for complex reasoning tasks where high-quality offline data such as expert-annotated solutions and distilled reasoning traces are often available. However, in environments with sparse rewards, reinforcement learning struggles to sample successful trajectories, leading to inefficient learning. At the same time, these offline trajectories that represent correct reasoning paths are not utilized by standard on-policy reinforcement learning methods. We introduce SuperRL, a unified training framework that adaptively alternates between RL and SFT. Whenever every rollout for a given instance receives zero reward, indicating the absence of a learning signal, SuperRL falls back to SFT on the curated offline data. Extensive experiments across diverse reasoning benchmarks show that SuperRL surpasses vanilla RL by delivering higher sample efficiency, stronger generalization, and improved robustness under sparse rewards.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、エキスパートアノテートされたソリューションや蒸留された推論トレースのような高品質なオフラインデータがしばしば利用できるような複雑な推論タスクにますます使われています。 しかし、粗末な報奨のある環境では、強化学習は軌道のサンプリングに苦慮し、非効率な学習につながる。 同時に、正しい推論経路を表すこれらのオフライン軌跡は、標準的なオンライン強化学習法では利用されない。 我々は、RLとSFTを適応的に交換する統合トレーニングフレームワークであるSuperRLを紹介する。 任意のインスタンスのロールアウトが、学習信号の欠如を示すゼロ報酬を受け取ると、SuperRLは、キュレートされたオフラインデータでSFTにフォールバックする。 様々な推論ベンチマークによる大規模な実験により、スーパーRLはより高効率のサンプル、より強力な一般化、スパース報酬下での堅牢性の向上によってバニラRLを超えることが示されている。

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