論文の概要: Weak-to-Strong Generalization with Failure Trajectories: A Tree-based Approach to Elicit Optimal Policy in Strong Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18858v2
• Date: Mon, 28 Jul 2025 01:08:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 12:09:50.634277
• Title: Weak-to-Strong Generalization with Failure Trajectories: A Tree-based Approach to Elicit Optimal Policy in Strong Models
• Title（参考訳）: 故障軌道を用いた弱-ストロング一般化:強モデルにおける最適解法への木に基づくアプローチ
• Authors: Ruimeng Ye, Zihan Wang, Yang Xiao, Zinan Ling, Manling Li, Bo Hui,
• Abstract要約: W2SG(Wak-to-Strong generalization)は、弱いモデルから監督された強いモデルの完全な能力を引き出す新しい傾向である。 我々は、弱いモデルによって生成された中間作用の軌跡を持つ強いモデルを微調整する。 我々の経験的評価は、多種多様なタスク領域にわたる推論と意思決定能力を大幅に改善したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.393123295267642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weak-to-Strong generalization (W2SG) is a new trend to elicit the full capabilities of a strong model with supervision from a weak model. While existing W2SG studies focus on simple tasks like binary classification, we extend this paradigm to complex interactive decision-making environments. Specifically, we fine-tune a strong model with trajectories of intermediate actions generated by a weak model. Motivated by the human learning process, we propose to generalize not only success knowledge but also failure experience so that the strong model can learn from failed trajectories accumulated by weak models. To effectively and efficiently elicit the potential of strong agents, we further construct ``trajectory trees," a hierarchical representation that organizes weak model-generated action trajectories, coupled with Monte Carlo Tree Search (MCTS) to optimize the strong model. Through theoretical analysis, we provide formal guarantees for the effectiveness of our method in improving W2SG performance. Our empirical evaluations demonstrate substantial improvements in reasoning and decision-making capabilities across diverse task domains, validating the scalability and robustness of our proposed framework.
• Abstract（参考訳）: W2SG(Wak-to-Strong generalization)は、弱いモデルから監督された強いモデルの完全な能力を引き出す新しい傾向である。 既存のW2SG研究はバイナリ分類のような単純なタスクに重点を置いているが、我々はこのパラダイムを複雑な対話型意思決定環境にまで拡張する。 具体的には、弱いモデルによって生成された中間作用の軌跡を持つ強いモデルを微調整する。 人間の学習プロセスに動機づけられた本研究では、成功知識だけでなく失敗経験も一般化し、弱いモデルによって蓄積された失敗した軌道から強力なモデルを学習できるようにすることを提案する。 さらに, モンテカルロ木探索(MCTS)と組み合わせて, モデル生成の弱い行動軌跡を整理する階層的表現である「トラジェクトリツリー」を構築し, 強エージェントのポテンシャルを効果的に抽出する。 理論的解析により,W2SGの性能向上における提案手法の有効性を正式に保証する。 我々の経験的評価は、様々なタスク領域にわたる推論と意思決定能力を大幅に改善し、提案したフレームワークのスケーラビリティと堅牢性を検証した。

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