論文の概要: Emergent Hierarchical Reasoning in LLMs through Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03646v2
• Date: Mon, 08 Sep 2025 11:03:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.372806
• Title: Emergent Hierarchical Reasoning in LLMs through Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるLLMの創発的階層推論
• Authors: Haozhe Wang, Qixin Xu, Che Liu, Junhong Wu, Fangzhen Lin, Wenhu Chen,
• Abstract要約: 強化学習(RL)は,大規模言語モデル(LLM)の複雑な推論能力の向上に有効であることが証明された。 解析の結果,アハモーメント,長さスケーリング,エントロピーのダイナミクスといったファズリング現象は異なる現象ではなく,創発的推論階層の目印であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.496001894673235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) has proven highly effective at enhancing the complex reasoning abilities of Large Language Models (LLMs), yet underlying mechanisms driving this success remain largely opaque. Our analysis reveals that puzzling phenomena like ``aha moments", ``length-scaling'' and entropy dynamics are not disparate occurrences but hallmarks of an emergent reasoning hierarchy, akin to the separation of high-level strategic planning from low-level procedural execution in human cognition. We uncover a compelling two-phase dynamic: initially, a model is constrained by procedural correctness and must improve its low-level skills. The learning bottleneck then decisively shifts, with performance gains being driven by the exploration and mastery of high-level strategic planning. This insight exposes a core inefficiency in prevailing RL algorithms like GRPO, which apply optimization pressure agnostically and dilute the learning signal across all tokens. To address this, we propose HIerarchy-Aware Credit Assignment (HICRA), an algorithm that concentrates optimization efforts on high-impact planning tokens. HICRA significantly outperforms strong baselines, demonstrating that focusing on this strategic bottleneck is key to unlocking advanced reasoning. Furthermore, we validate semantic entropy as a superior compass for measuring strategic exploration over misleading metrics such as token-level entropy.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)は、大規模言語モデル(LLM)の複雑な推論能力を高める上で非常に効果的であることが証明されている。 分析の結果,「aha moments」や「`length-scaling'」,「エントロピーダイナミクス」といったファズリング現象は異なる現象ではなく,人間の認知における低レベルの手続き的実行から高いレベルの戦略計画の分離に類似した創発的推論階層の指標であることが判明した。 まず、モデルは手続き的正しさに制約され、低レベルのスキルを向上する必要があります。 そして、学習ボトルネックは決定的に変化し、ハイレベルな戦略的計画の探索と熟達によってパフォーマンスが向上します。 この洞察は、GRPOのような一般的なRLアルゴリズムにおける中核的な非効率性を露呈し、最適化圧力を不可知的に適用し、全てのトークンにわたって学習信号を希釈する。 そこで本研究では,ハイインパクトプランニングトークンに最適化作業を集中させるアルゴリズムであるHIerarchy-Aware Credit Assignment (HICRA)を提案する。 HICRAは強力なベースラインをはるかに上回り、この戦略的ボトルネックに集中することが、高度な推論をアンロックする鍵であることを実証している。 さらに,トークンレベルのエントロピーのような誤解を招く指標に対する戦略的探索を行う上で,セマンティックエントロピーを優れたコンパスとして評価する。

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