論文の概要: Revisiting LLM Reasoning via Information Bottleneck

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18391v1
• Date: Thu, 24 Jul 2025 13:14:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-25 15:10:43.721634
• Title: Revisiting LLM Reasoning via Information Bottleneck
• Title（参考訳）: インフォメーション・ボトルネックによるLLM推論の再検討
• Authors: Shiye Lei, Zhihao Cheng, Kai Jia, Dacheng Tao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、検証可能な報酬付き強化学習(RLVR)を通じて推論能力の顕著な進歩を示した。 本稿では,情報ボトルネック(IB)の原理に基づくLLM推論の理論的特徴について述べる。 IB対応推論最適化(IBRO)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.519119962528166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have recently demonstrated remarkable progress in reasoning capabilities through reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR). By leveraging simple rule-based rewards, RL effectively incentivizes LLMs to produce extended chain-of-thought (CoT) reasoning trajectories, progressively guiding them toward correct answers. However, existing approaches remain largely heuristic and intuition-driven, limiting the development of principled methodologies. In this paper, we present a theoretical characterization of LLM reasoning grounded in information bottleneck (IB) principle, introducing IB-aware reasoning optimization (IBRO), a framework that encourages reasoning trajectories to be both informative about the final correct answer and generalizable across diverse prompts. We derive a practical token-level surrogate objective and propose an efficient approximation, resulting in the lightweight IB regularization method. This technique integrates seamlessly into existing RL-based post-training frameworks without additional computational overhead, requiring only a one-line code modification. Empirically, we validate IB regularization across multiple mathematical reasoning benchmarks and RL algorithms, demonstrating consistent improvements in LLM reasoning performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は近年, 検証可能な報酬付き強化学習 (RLVR) を通じて推論能力の顕著な進歩を示した。 単純な規則に基づく報酬を利用することで、RLはLLMを効果的にインセンティブを得て、拡張チェーン・オブ・シークレット(CoT)推論軌道を生成し、徐々に正しい答えへと導く。 しかし、既存のアプローチは、主にヒューリスティックで直観駆動であり、原則化された方法論の開発を制限している。 本稿では,情報ボトルネック(IB)の原理を基礎としたLLM推論の理論的特徴として,最終正解と多種多様なプロンプトにまたがって推論軌道を情報化するためのフレームワークであるIBRO(IBRO)を導入する。 トークンレベルサロゲートの実用的な目的を導出し、効率的な近似を提案し、軽量なIB正規化法を導出する。 このテクニックは、計算オーバーヘッドを増大させることなく、既存のRLベースのポストトレーニングフレームワークにシームレスに統合され、1行のコード修正しか必要としない。 実験により,複数の数学的推論ベンチマークとRLアルゴリズムを用いてIB正則化を検証し,LLM推論性能の一貫した改善を実証した。

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