論文の概要: ReasonFlux-PRM: Trajectory-Aware PRMs for Long Chain-of-Thought Reasoning in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18896v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 17:59:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:37.118158
• Title: ReasonFlux-PRM: Trajectory-Aware PRMs for Long Chain-of-Thought Reasoning in LLMs
• Title（参考訳）: ReasonFlux-PRM:LLMにおける長鎖推論のための軌道対応PRM
• Authors: Jiaru Zou, Ling Yang, Jingwen Gu, Jiahao Qiu, Ke Shen, Jingrui He, Mengdi Wang,
• Abstract要約: 本稿では,新しいトラジェクトリ対応PRMであるReasonFlux-PRMを紹介し,トラジェクトリ応答型推論トレースの評価を行う。 ReasonFlux-PRMはステップレベルとトラジェクトリレベルの両方の監視機能を備えており、構造化された連鎖データと整合した微粒な報酬割り当てを可能にする。 得られたReasonFlux-PRM-7Bは、教師付き微調整で平均12.1%、強化学習で4.5%、テスト時間スケーリングで6.3%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.32212611983997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Process Reward Models (PRMs) have recently emerged as a powerful framework for supervising intermediate reasoning steps in large language models (LLMs). Previous PRMs are primarily trained on model final output responses and struggle to evaluate intermediate thinking trajectories robustly, especially in the emerging setting of trajectory-response outputs generated by frontier reasoning models like Deepseek-R1. In this work, we introduce ReasonFlux-PRM, a novel trajectory-aware PRM explicitly designed to evaluate the trajectory-response type of reasoning traces. ReasonFlux-PRM incorporates both step-level and trajectory-level supervision, enabling fine-grained reward assignment aligned with structured chain-of-thought data. We adapt ReasonFlux-PRM to support reward supervision under both offline and online settings, including (i) selecting high-quality model distillation data for downstream supervised fine-tuning of smaller models, (ii) providing dense process-level rewards for policy optimization during reinforcement learning, and (iii) enabling reward-guided Best-of-N test-time scaling. Empirical results on challenging downstream benchmarks such as AIME, MATH500, and GPQA-Diamond demonstrate that ReasonFlux-PRM-7B selects higher quality data than strong PRMs (e.g., Qwen2.5-Math-PRM-72B) and human-curated baselines. Furthermore, our derived ReasonFlux-PRM-7B yields consistent performance improvements, achieving average gains of 12.1% in supervised fine-tuning, 4.5% in reinforcement learning, and 6.3% in test-time scaling. We also release our efficient ReasonFlux-PRM-1.5B for resource-constrained applications and edge deployment. Projects: https://github.com/Gen-Verse/ReasonFlux
• Abstract（参考訳）: Process Reward Models (PRMs) は、最近、大規模言語モデル(LLMs)における中間的推論ステップを監督する強力なフレームワークとして登場した。 従来のPRMは、主にモデル最終出力応答に基づいて訓練され、特にDeepseek-R1のようなフロンティア推論モデルによって生成される軌道応答出力の台頭において、中間的思考軌道を頑健に評価するのに苦労している。 本研究では, トラジェクトリ・レスポンス型推論トレースの評価を目的とした, 新規なトラジェクトリ対応PRMであるReasonFlux-PRMを紹介する。 ReasonFlux-PRMはステップレベルとトラジェクトリレベルの両方の監視機能を備えており、構造化された連鎖データと整合した微粒な報酬割り当てを可能にする。 我々はReasonFlux-PRMを適用し、オフラインとオンラインの両方の設定で報酬の監督を支援する。 一 下流教師による小型モデルの微調整のための高品質なモデル蒸留データを選択すること。 二 強化学習中の政策最適化のための密集したプロセスレベルの報酬の提供、及び (iii)Best-of-Nテストタイムスケーリングを可能にする。 AIME, MATH500, GPQA-Diamondといった下流ベンチマークの挑戦的な結果から、ReasonFlux-PRM-7Bは強力なPRM(例えばQwen2.5-Math-PRM-72B)や人為的なベースラインよりも高品質なデータを選択することを示した。 さらに,得られたReasonFlux-PRM-7Bでは,教師付き微調整で平均12.1%,強化学習で4.5%,テスト時間スケーリングで6.3%向上した。 また、リソース制約のあるアプリケーションとエッジデプロイメントのための効率的なReasonFlux-PRM-1.5Bをリリースしています。 プロジェクト:https://github.com/Gen-Verse/ReasonFlux

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