論文の概要: Socratic RL: A Novel Framework for Efficient Knowledge Acquisition through Iterative Reflection and Viewpoint Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13358v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 10:57:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:48.203553
• Title: Socratic RL: A Novel Framework for Efficient Knowledge Acquisition through Iterative Reflection and Viewpoint Distillation
• Title（参考訳）: Socratic RL: 反復的反射と視点蒸留による効率的な知識獲得のための新しいフレームワーク
• Authors: Xiangfan Wu,
• Abstract要約: 現在の強化学習(RL)手法は、単純で結果に基づく報酬信号に依存している。 本稿では,この制限に対処する新しいプロセス指向フレームワークであるソクラティック強化学習(Socratic Reinforcement Learning, Socratic-RL)を紹介する。 このフレームワークでは、分離された"Teacher-Student"アーキテクチャを使用して、"Teacher AI"がインタラクション履歴を分析し、因果的な洞察を抽出し、それらを構造化された"ビューポイント"に定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Current Reinforcement Learning (RL) methodologies for Large Language Models (LLMs) often rely on simplistic, outcome-based reward signals (e.g., final answer correctness), which limits the depth of learning from each interaction. This paper introduces Socratic Reinforcement Learning (Socratic-RL), a novel, process-oriented framework designed to address this limitation. Socratic-RL operates on the principle that deeper understanding is achieved by reflecting on the causal reasons for errors and successes within the reasoning process itself. The framework employs a decoupled "Teacher-Student" architecture, where a "Teacher AI" analyzes interaction histories, extracts causal insights, and formulates them into structured "viewpoints." These viewpoints, acting as distilled guidance, are then used by a "Student AI" to enhance its subsequent reasoning. A key innovation is the iterative self-improvement of the Teacher AI, enabling its reflective capabilities to evolve through a meta-learning loop. To manage the accumulation of knowledge, a distillation mechanism compresses learned viewpoints into the Student's parameters. By focusing on process rather than just outcome, Socratic-RL presents a pathway toward enhanced sample efficiency, superior interpretability, and a more scalable architecture for self-improving AI systems. This paper details the foundational concepts, formal mechanisms, synergies, challenges, and a concrete research roadmap for this proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に対する現在の強化学習(RL)手法は、多くの場合、単純な結果に基づく報酬信号(例えば、最終回答の正しさ)に依存し、各相互作用からの学習深度を制限する。 本稿では,この制限に対処する新しいプロセス指向フレームワークであるソクラティック強化学習(Socratic Reinforcement Learning, Socratic-RL)を紹介する。 Socratic-RLは、推論プロセス自体におけるエラーと成功の因果的理由を反映して、より深い理解が達成されるという原則に基づいている。 このフレームワークは分離された"Teacher-Student"アーキテクチャを採用しており、そこでは"Teacher AI"がインタラクション履歴を分析し、因果的な洞察を抽出し、それらを構造化された"ビューポイント"に定式化する。 これらの視点は蒸留誘導として機能し、その後の推論を強化するために "Student AI" によって使用される。 重要なイノベーションは、Teacher AIの反復的な自己改善であり、その反射能力はメタ学習ループを通じて進化することができる。 知識の蓄積を管理するため、蒸留機構は学習した視点を学生のパラメータに圧縮する。 Socratic-RLは、単なる成果ではなくプロセスに焦点を当てることで、サンプル効率の向上、解釈可能性の向上、自己改善型AIシステムのためのよりスケーラブルなアーキテクチャを提供する。 本稿では, 基礎概念, 形式機構, 相乗効果, 課題, そして提案フレームワークの具体的な研究ロードマップについて述べる。

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