論文の概要: AutoTIR: Autonomous Tools Integrated Reasoning via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21836v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 14:12:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.457076
• Title: AutoTIR: Autonomous Tools Integrated Reasoning via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: AutoTIR:強化学習による統合推論
• Authors: Yifan Wei, Xiaoyan Yu, Yixuan Weng, Tengfei Pan, Angsheng Li, Li Du,
• Abstract要約: 大言語モデル(LLM)は、強力な大共振モデル(LRM)へと進化する Tool-Integrated Reasoning (TIR)は、外部ツールを組み込むことで、その機能をさらに拡張する。 ツールを適応的に選択する人間の能力に触発されて,強化学習フレームワークであるAutoTIRを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.086082843274003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), when enhanced through reasoning-oriented post-training, evolve into powerful Large Reasoning Models (LRMs). Tool-Integrated Reasoning (TIR) further extends their capabilities by incorporating external tools, but existing methods often rely on rigid, predefined tool-use patterns that risk degrading core language competence. Inspired by the human ability to adaptively select tools, we introduce AutoTIR, a reinforcement learning framework that enables LLMs to autonomously decide whether and which tool to invoke during the reasoning process, rather than following static tool-use strategies. AutoTIR leverages a hybrid reward mechanism that jointly optimizes for task-specific answer correctness, structured output adherence, and penalization of incorrect tool usage, thereby encouraging both precise reasoning and efficient tool integration. Extensive evaluations across diverse knowledge-intensive, mathematical, and general language modeling tasks demonstrate that AutoTIR achieves superior overall performance, significantly outperforming baselines and exhibits superior generalization in tool-use behavior. These results highlight the promise of reinforcement learning in building truly generalizable and scalable TIR capabilities in LLMs. The code and data are available at https://github.com/weiyifan1023/AutoTIR.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、推論指向のポストトレーニングによって拡張されると、強力な大規模推論モデル(LRM)へと進化する。 Tool-Integrated Reasoning (TIR)は、外部ツールを組み込むことで、その機能をさらに拡張します。 ツールを適応的に選択する人間の能力に触発されて,静的ツール利用戦略に従わず,推論プロセス中,どのツールを呼び出すべきかをLLMが自律的に決定できる強化学習フレームワークであるAutoTIRを導入する。 AutoTIRは、タスク固有の回答の正しさ、構造化された出力の順守、不正なツール使用のペナル化を共同で最適化するハイブリッド報酬機構を活用し、正確な推論と効率的なツール統合を奨励する。 多様な知識集約型、数学的、および汎用言語モデリングタスクにわたる広範囲な評価は、AutoTIRが全体的なパフォーマンスを向上し、ベースラインを著しく上回り、ツール使用行動のより優れた一般化を示すことを示している。 これらの結果は、LLMにおける真の一般化可能でスケーラブルなTIR機能構築における強化学習の可能性を浮き彫りにしている。 コードとデータはhttps://github.com/weiyifan1023/AutoTIRで公開されている。

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