論文の概要: Good Learners Think Their Thinking: Generative PRM Makes Large Reasoning Model More Efficient Math Learner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23317v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 07:54:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.232597
• Title: Good Learners Think Their Thinking: Generative PRM Makes Large Reasoning Model More Efficient Math Learner
• Title（参考訳）: 優れた学習者は自分の思考を考える:生成的PRMは大きな推論モデルをより効率的な数学学習者にする
• Authors: Tao He, Rongchuan Mu, Lizi Liao, Yixin Cao, Ming Liu, Bing Qin,
• Abstract要約: 大規模推論モデル(LRM)は、Reinforcement Learning (RL) で最適化された複雑な数学問題の解法において、最近約束されている。 本稿では,RLに基づく学習における大きなボトルネックに対処するため,思考レベルで機能する固有信号駆動型生成過程評価機構を提案する。 1.5B と 7B のパラメータ LRM を用いた実験により,結果のみの報酬ベースラインよりもトレーニングサンプルが有意に少ない問題解精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.033131727230277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large reasoning models (LRMs) have recently shown promise in solving complex math problems when optimized with Reinforcement Learning (RL). But conventional approaches rely on outcome-only rewards that provide sparse feedback, resulting in inefficient optimization process. In this work, we investigate the function of process reward models (PRMs) to accelerate the RL training for LRMs. We propose a novel intrinsic signal-driven generative process evaluation mechanism operating at the thought level to address major bottlenecks in RL-based training. Specifically, instead of requiring PRMs to know how to solve problems, our method uses intrinsic signals in solutions to judge stepwise correctness and aggregate contiguous correct/incorrect steps into coherent 'thought' units. This structured, thought-level rewards enable more reliable credit assignment by reducing ambiguity in step segmentation and alleviating reward hacking. We further introduce a capability-adaptive reward mechanism that dynamically balances exploration and exploitation based on the LRM's current proficiency, guiding learning without stifling creative trial-and-error. These innovations are integrated into a new off-policy RL algorithm, TP-GRPO, which extends grouped proximal optimization with process-based rewards and improves training efficiency. Experiments on 1.5B and 7B parameter LRMs demonstrate that our method achieves higher problem-solving accuracy with significantly fewer training samples than outcome-only reward baselines. The results validate that well-structured process rewards can substantially accelerate LRM optimization in math reasoning tasks. Code is available at https://github.com/cs-holder/tp_grpo.
• Abstract（参考訳）: 大規模推論モデル(LRM)は、Reinforcement Learning (RL) で最適化された場合、最近、複雑な数学問題を解くことを約束している。 しかし、従来のアプローチでは、スパースフィードバックを提供する結果のみの報酬に依存しており、非効率な最適化プロセスをもたらす。 本研究では,プロセス報酬モデル (PRM) の機能を検討した。 本稿では,RLに基づく学習における大きなボトルネックに対処するため,思考レベルで機能する固有信号駆動型生成過程評価機構を提案する。 具体的には, PRMに問題を解く方法を知る代わりに, 本手法では, 段階的に正しさを判断し, 整合した「思考」単位への連続的正誤ステップを集約するために, 内在的な信号を用いる。 この構造化された思考レベルの報酬は、ステップセグメンテーションの曖昧さを減らし、報酬のハッキングを軽減することによって、より信頼性の高い信用割当を可能にする。 さらに,LRMの現在の習熟度に基づいて探索と搾取を動的にバランスさせ,創造的な試行錯誤を抑えることなく学習を指導する能力適応型報酬機構を導入する。 これらの革新は、プロセスベースの報酬でグループ化された近位最適化を拡張し、トレーニング効率を向上させる、新しいオフポリティ・RLアルゴリズムTP-GRPOに統合される。 1.5B と 7B のパラメータ LRM を用いた実験により,結果のみの報酬ベースラインよりもトレーニングサンプルが有意に少ない問題解精度が得られた。 その結果、よく構造化されたプロセス報酬は、数学推論タスクにおけるLEM最適化を大幅に加速できることを示した。 コードはhttps://github.com/cs-holder/tp_grpo.comで入手できる。

関連論文リスト

• Discriminative Policy Optimization for Token-Level Reward Models [55.98642069903191]
  プロセス報酬モデル(PRM)は、結果報酬モデル(ORM)と比較して、よりきめ細かい監督を提供する。 Q-RMは、微粒なアノテーションに頼ることなく、優先データからトークンレベルのQ関数を明示的に学習する。 Q-RMによる強化学習は、トレーニング効率を大幅に向上させ、GSM8KでのORMの12倍、MATHでのステップレベルPRMの11倍の収束を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-29T11:40:34Z)
• Think-RM: Enabling Long-Horizon Reasoning in Generative Reward Models [50.4652276723694]
  Think-RMは、高度な機能をサポートするフレキシブルで自己誘導的な推論トレースを生成する。 Think-RM は RM-Bench 上で最先端の結果を達成し,BT RM と GenRM の垂直スケールを8% 上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-22T05:56:11Z)
• Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling [25.62000059973935]
  強化学習(RL)は大規模言語モデル(LLM)のポストトレーニングにおいて広く採用されている。 RLの主な課題は、検証可能な質問や人工ルールを超えて、様々な領域のLLMに対して正確な報酬信号を得ることである。 本研究では,一般問合せに対する推論計算により,報酬モデルを改善する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T11:19:49Z)
• On the Emergence of Thinking in LLMs I: Searching for the Right Intuition [34.32871896067864]
  自己学習による強化学習(RLSP)というポストトレーニングフレームワークを提案する。 RLSPは、推論プロセスの人間または合成的なデモンストレーションによる微調整、多種多様な効率的な推論行動を促進するための探索報酬信号の使用、報酬ハッキングを予防しながら正当性を確保するための結果検証器によるRLトレーニングの3段階を含む。 数学領域における実証的研究は、RLSPが推論を改善することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T18:52:04Z)
• Entropy-Regularized Process Reward Model [30.279394036823092]
  大規模言語モデル(LLM)は、複雑な多段階推論を行う上で有望であるが、数学的推論に苦慮し続けている。 KL規則化マルコフ決定プロセス(MDP)を統合したエントロピー規則化プロセス報酬モデル(ER-PRM)を提案する。 MATHとGSM8Kベンチマークの実証実験により、ER-PRMは既存のプロセス報酬モデルより一貫して優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-15T01:09:23Z)
• Process Supervision-Guided Policy Optimization for Code Generation [15.943210767010045]
  単体テストフィードバックによる強化学習(RL)は、大規模言語モデルのLLM(LLM)コード生成を強化したが、完全なコード評価後にのみ提供されるスパース報酬に依存している。 本稿では,人間のコード修正を模倣したプロセス・リワード・モデル(PRM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T07:22:33Z)
• VinePPO: Refining Credit Assignment in RL Training of LLMs [66.80143024475635]
  我々は,言語環境の柔軟性を利用してモンテカルロをベースとした推定値を計算する,簡単なアプローチであるVinePPOを提案する。 本手法は,MATHおよびGSM8Kデータセット間のPPOおよび他のベースラインをウォールクロック時間以下で連続的に上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T15:49:30Z)
• Prior Constraints-based Reward Model Training for Aligning Large Language Models [58.33118716810208]
  本稿では,この問題を解決するために,事前制約に基づくリワードモデル(PCRM)のトレーニング手法を提案する。 PCRMは、前回の制約、特に各比較ペアの出力間の長さ比とコサイン類似性を、最適化の規模を調節しスコアマージンを制御するための報酬モデルトレーニングに組み入れている。 実験結果から,PCRMは報酬スコアのスケーリングを効果的に抑制することによりアライメント性能を著しく向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T07:49:11Z)
• REBEL: Reward Regularization-Based Approach for Robotic Reinforcement Learning from Human Feedback [61.54791065013767]
  報酬関数と人間の嗜好の相違は、現実世界で破滅的な結果をもたらす可能性がある。 近年の手法は、人間の嗜好から報酬関数を学習することで、不適応を緩和することを目的としている。 本稿では,ロボットRLHFフレームワークにおける報酬正規化の新たな概念を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T04:56:37Z)
• Let's reward step by step: Step-Level reward model as the Navigators for Reasoning [64.27898739929734]
  Process-Supervised Reward Model (PRM)は、トレーニングフェーズ中にステップバイステップのフィードバックをLLMに提供する。 LLMの探索経路を最適化するために,PRMからのステップレベルのフィードバックを応用した欲求探索アルゴリズムを提案する。 提案手法の汎用性を探るため,コーディングタスクのステップレベル報酬データセットを自動生成する手法を開発し,コード生成タスクにおける同様の性能向上を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T05:21:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。