論文の概要: DreamPRM-1.5: Unlocking the Potential of Each Instance for Multimodal Process Reward Model Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05542v1
• Date: Fri, 05 Sep 2025 23:42:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.568529
• Title: DreamPRM-1.5: Unlocking the Potential of Each Instance for Multimodal Process Reward Model Training
• Title（参考訳）: DreamPRM-1.5:マルチモーダルプロセスリワードモデルトレーニングにおける各インスタンスの可能性の解錠
• Authors: Qi Cao, Pengtao Xie,
• Abstract要約: 両レベルの最適化により,各トレーニング例の重要性を適応的に調整する,インスタンス重み付けフレームワークであるDreamPRM-1.5を紹介する。 より小さなデータセットに有効なインスタンステーブルと、より大きなデータセットにスケーラブルなインスタンスネットの2つの補完的な戦略を設計します。 テストタイムのスケーリングに統合されたDreamPRM-1.5は、MMMUベンチマークで84.6の精度を達成し、GPT-5を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.02129783121819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training multimodal process reward models (PRMs) is challenged by distribution shifts and noisy data. We introduce DreamPRM-1.5, an instance-reweighted framework that adaptively adjusts the importance of each training example via bi-level optimization. We design two complementary strategies: Instance Table, effective for smaller datasets, and Instance Net, scalable to larger ones. Integrated into test-time scaling, DreamPRM-1.5 achieves 84.6 accuracy on the MMMU benchmark, surpassing GPT-5.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルプロセス報酬モデル(PRM)の訓練は,分散シフトやノイズの多いデータによって行われる。 両レベルの最適化により,各トレーニング例の重要性を適応的に調整する,インスタンス重み付けフレームワークであるDreamPRM-1.5を紹介する。 より小さなデータセットに有効なインスタンステーブルと、より大きなデータセットにスケーラブルなインスタンスネットの2つの補完的な戦略を設計します。 テストタイムのスケーリングに統合されたDreamPRM-1.5は、MMMUベンチマークで84.6の精度を達成し、GPT-5を上回った。

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