論文の概要: Uncalibrated Reasoning: GRPO Induces Overconfidence for Stochastic Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11800v1
• Date: Fri, 15 Aug 2025 20:50:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.378856
• Title: Uncalibrated Reasoning: GRPO Induces Overconfidence for Stochastic Outcomes
• Title（参考訳）: GRPOは確率的アウトカムに対する過信を誘発する
• Authors: Michael Bereket, Jure Leskovec,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、数学のような検証可能な決定論的領域において、言語モデルの精度を向上させるために著しく有効であることが証明されている。 本稿では,現在のRL法が,科学的実験のような検証可能な領域における言語モデルの最適化にも有効かどうかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has proven remarkably effective at improving the accuracy of language models in verifiable and deterministic domains like mathematics. Here, we examine if current RL methods are also effective at optimizing language models in verifiable domains with stochastic outcomes, like scientific experiments. Through applications to synthetic data and real-world biological experiments, we demonstrate that Group Relative Policy Optimization (GRPO) induces overconfident probability predictions for binary stochastic outcomes, while Proximal Policy Optimization (PPO) and REINFORCE Leave-One-Out (RLOO) yield well-calibrated models. We show that removing group standard normalization in GRPO fixes its miscalibration and provide a theoretical explanation for why normalization causes overconfidence. Our results provide new evidence against the use of standard normalization in GRPO and help pave the way for applications of RL for reasoning language models beyond deterministic domains.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、数学のような検証可能な決定論的領域において、言語モデルの精度を向上させるために著しく有効であることが証明されている。 本稿では,従来のRL法が,確率的結果を持つ検証可能な領域における言語モデルの最適化にも有効であるかどうかを検討する。 合成データや実世界の生物実験への応用を通して、グループ相対政策最適化(GRPO)が二項確率結果の過信確率予測を誘導し、PPO(Proximal Policy Optimization)とREINFORCEのLeave-One-Out(RLOO)がよく校正されたモデルが得られることを示した。 GRPOにおける群標準正規化の除去はその誤校正を正し、なぜ正規化が過信を引き起こすのかの理論的な説明を提供する。 この結果から,GRPOにおける標準正規化の使用に対する新たな証拠が得られ,決定論的領域を超えた言語モデル推論へのRLの適用の道を開いた。

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