論文の概要: CC-LEARN: Cohort-based Consistency Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15662v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 17:41:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.768332
• Title: CC-LEARN: Cohort-based Consistency Learning
• Title（参考訳）: CC-LEARN:コホートに基づく一貫性学習
• Authors: Xiao Ye, Shaswat Shrivastava, Zhaonan Li, Jacob Dineen, Shijie Lu, Avneet Ahuja, Ming Shen, Zhikun Xu, Ben Zhou,
• Abstract要約: 大規模な言語モデルは一貫性のある堅牢な推論に苦しむ。 コホートに基づく一貫性学習(CC-Learn)を紹介する。 実験により、CC-Learnは事前訓練されたベースラインとSFTベースラインの精度と推論安定性を向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7716971260066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models excel at many tasks but still struggle with consistent, robust reasoning. We introduce Cohort-based Consistency Learning (CC-Learn), a reinforcement learning framework that improves the reliability of LLM reasoning by training on cohorts of similar questions derived from shared programmatic abstractions. To enforce cohort-level consistency, we define a composite objective combining cohort accuracy, a retrieval bonus for effective problem decomposition, and a rejection penalty for trivial or invalid lookups that reinforcement learning can directly optimize, unlike supervised fine-tuning. Optimizing this reward guides the model to adopt uniform reasoning patterns across all cohort members. Experiments on challenging reasoning benchmarks (including ARC-Challenge and StrategyQA) show that CC-Learn boosts both accuracy and reasoning stability over pretrained and SFT baselines. These results demonstrate that cohort-level RL effectively enhances reasoning consistency in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは多くのタスクで優れていますが、一貫性のある堅牢な推論に苦戦しています。 コホートに基づく一貫性学習(CC-Learn: Consistency Learning, CC-Learn)は, 共有プログラム抽象から導出される類似質問のコホートを学習することにより, LLM推論の信頼性を向上させるための強化学習フレームワークである。 コーホートレベルの一貫性を実現するために,コホート精度,効果的な問題分解のための検索ボーナス,強化学習が教師付き微調整とは違って直接最適化できる自明または無効なルックアップに対する拒否ペナルティを複合目的として定義する。 この報酬を最適化することで、すべてのコホートメンバーに統一的な推論パターンを採用するモデルが導かれる。 ARC-ChallengeとStrategyQAを含む挑戦的推論ベンチマークの実験は、CC-Learnが事前訓練されたベースラインとSFTベースラインよりも精度と推論安定性を向上することを示している。 これらの結果から,コホートレベルのRLはLLMの推論一貫性を効果的に向上することが示された。

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